Interpretación de clusters de K-means para perfiles de jugadores
Clase 16 de 20 • Curso de Fundamentos de Machine Learning
Contenido del curso
Preparación y Exploración de Datos
Ingeniería de Características
Modelado Predictivo Supervisado
- 10
División de datos en machine learning con train_test_split
07:31 min - 11
Creación de modelos de regresión lineal para predecir goles
10:06 min - 12
Métricas para evaluar modelos de Machine Learning en predicciones
09:45 min - 13
Análisis de métricas R² en modelos de regresión deportiva
02:48 min - 14
Cuándo elegir regresión lineal vs árboles de decisión
02:09 min
Aprendizaje No Supervisado
Pipeline y Proyecto Final
Introducción al Deep Learning
NLP en nuestro caso de uso
Resumen
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.
¿Qué es el análisis por clusters con K-Means?
El algoritmo k-means clasifica a los jugadores en grupos homogéneos según variables específicas. Para realizarlo:
- Importamos la biblioteca
pandasy las estadísticas del equipo. - Escogemos variables representativas como goles y asistencias.
- Aplicamos k-means para agrupar a jugadores según estas métricas.
¿Cómo interpretar los clusters generados?
Cada cluster representa perfiles específicos del equipo. Para entenderlos bien:
- Usamos
groupbyymeanque agrupan datos según la etiqueta del cluster y calculan promedios. - Obtenemos perfiles precisos, identificando rápidamente quienes son más efectivos para goles, asistencias o tiros al arco.
Visualizaciones avanzadas para mejor interpretación
La herramienta boxplot proporciona claridad mostrando mediana, cuartiles y valores atípicos:
- Las gráficas nos indican variabilidad interna entre clusters.
- Identificamos rápidamente grupos prominentes, entre delanteros o asistentes clave.
¿Cómo utilizar perfiles estratégicos en la toma de decisiones?
La interpretación de estos clusters permite implementar decisiones concretas:
- Alineaciones inteligentes basadas en características reales.
- Definición de roles específicos según estadísticas objetivas.
- Diseño de entrenamientos adaptados para potenciar fortalezas y trabajar debilidades.
Interactividad para facilitar análisis con el equipo técnico
Usando widgets en Python y visualizaciones interactivas, podemos:
- Crear selectores dinámicos para mostrar rápidamente jugadores específicos según cada cluster.
- Facilitar reuniones estratégicas mostrando claramente datos relevantes sobre jugadores claves.
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.