Clase 16 de 20 • Curso de Fundamentos de Machine Learning
Contenido del curso
Tipos de modelos de machine learning para análisis deportivo
Modelos supervisados para predecir resultados deportivos
Modelos no supervisados para análisis de rendimiento deportivo
Configuración de Python y Jupyter para análisis deportivo
quiz de Fundamentos de Machine Learning y Contexto Deportivo
División de datos en machine learning con train_test_split
Creación de modelos de regresión lineal para predecir goles
Métricas para evaluar modelos de Machine Learning en predicciones
Análisis de métricas R² en modelos de regresión deportiva
Cuándo elegir regresión lineal vs árboles de decisión
quiz de Modelado Predictivo Supervisado
El análisis avanzado mediante el algoritmo k-means permite identificar perfiles precisos dentro de un equipo deportivo. Esta técnica, basada en aprendizaje no supervisado, agrupa a jugadores según estadísticas clave como goles, asistencias, pases completados y tiros al arco, ofreciendo herramientas prácticas para decisiones tácticas y estratégicas.
El algoritmo k-means clasifica a los jugadores en grupos homogéneos según variables específicas. Para realizarlo:
pandas y las estadísticas del equipo.Cada cluster representa perfiles específicos del equipo. Para entenderlos bien:
groupby y mean que agrupan datos según la etiqueta del cluster y calculan promedios.La herramienta boxplot proporciona claridad mostrando mediana, cuartiles y valores atípicos:
La interpretación de estos clusters permite implementar decisiones concretas:
Usando widgets en Python y visualizaciones interactivas, podemos:
Esta metodología genera alineaciones más informadas, optimiza fichajes y mejora la planeación táctica de los partidos, posicionando al club frente a una gestión moderna e innovadora del juego.
Ahora es más sencillo tomar decisiones claras y argumentadas basadas en estadísticas del rendimiento real, revolucionando el manejo táctico y operativo de un equipo deportivo. ¿Has aplicado ya análisis similares en tu club o equipo? Comparte tu experiencia en los comentarios.