个人数据表明，虽然睡眠和酸痛很重要，但每个运动员的恢复关键各不相同。
奥克兰大学新西兰运动表现研究所的研究人员利用机器学习深入研究运动员的恢复情况。他们跟踪了 43 名耐力运动员，收集了有关睡眠、饮食、心率变异性和锻炼习惯的大量数据。研究表明，虽然睡眠质量和肌肉酸痛等某些因素会广泛影响恢复，但最有效的预测因素因人而异。
例如，睡眠数据可能对一名运动员来说是一个强有力的指标，而对另一名运动员来说，蛋白质摄入量和肌肉酸痛可能更相关。一个只使用几个变量的简单模型的表现几乎与更复杂的模型一样好，这强调了并非所有因素对每位运动员都同样重要。然而，当针对个人数据进行定制时，预测的有效性会显著提高。
该研究还研究了心率变异性 (HRV)，但发现根据训练负荷和饮食等可控因素预测 HRV 变化非常困难。尽管 HRV 通常被用作训练准备程度的衡量标准，但研究人员得出结论，其预测价值可能有限。
最终，这项研究强调了个性化恢复策略的重要性。虽然存在广泛的模式，但最好的恢复方法似乎取决于了解对每位运动员产生影响的独特因素。
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