AI算法对F1各车队的预测本研究旨在利用JMP的潜在类别分析（LCA）对一级方程式（F1）各车队的比赛策略进行分类。分析将使用2018-2025赛季的公开比赛数据，包括来自FastF1、OpenF1、Jolpica API以及国际汽联（FIA）官方比赛结果的数据。解释变量包括平均进站次数、首次进站圈数、平均单圈时长、轮胎配方、安全车期间的进站次数、位置变化以及积分。LCA将客观地对以往基于经验和印象描述的车队策略进行分类，并阐明每个潜在类别的特征。此外，通过分析每个类别与胜率、领奖台率和年度排名之间的关系，本研究旨在揭示“通往胜利的策略模式”。本研究提出了一种新的体育数据分析方法，并展示了其在支持比赛策略决策以及应用于其他领域的潜力。
