Modelos supervisados de machine learning para análisis deportivo

¿Te imaginas poder anticiparte al resultado de un partido antes siquiera de jugarlo? Esta idea, más cercana de lo que crees, es posible mediante los modelos supervisados de inteligencia artificial. Estos modelos analizan resultados pasados, como los del equipo Cebollitas, que ha perdido más del 60% de sus partidos como visitante, para prever futuros resultados con sorprendente precisión. Pero, ¿cómo funcionan realmente estos modelos y cuál es su aplicación concreta en el análisis deportivo?

¿Qué datos usan los modelos supervisados para predecir partidos?

Para realizar una predicción efectiva, estos modelos necesitan ejemplos claros de datos etiquetados. Específicamente, se analizan detalles precisos de partidos disputados anteriormente, como:

• Cantidad de goles anotados.
• Posición y desempeño del equipo.
• Número de tiros o remates al arco.
• Precisión en los tiros, como los de Tara Álvarez.
• Pases completados, como los que realiza Carol McClain.

Con esta información valiosa, los modelos "aprenden" patrones consistentes que permiten anticipar con mayor exactitud futuros resultados deportivos.

¿Cuáles son los modelos supervisados más utilizados?

¿Qué es y cómo funciona la regresión lineal?

La regresión lineal ofrece un cálculo simple, pero efectivo, para anticipar valores numéricos. Por ejemplo, si se conoce el número de remates al arco del equipo, este método permitirá estimar cuántos goles marcarán con base en dichos datos, proporcionando una relación gráfica fácil de interpretar.

¿Qué diferencia hay con la regresión logística?

A diferencia de la lineal, la regresión logística no predice directamente cifras específicas, sino una probabilidad. Así, podrías saber que existe un 80% de probabilidad de ganar el próximo partido. Aunque se denomina regresión, su papel real es realizar una clasificación clara de posibilidades.

¿Por qué usar árboles de decisión?

¿Quieres ver cómo tomar decisiones al estilo de un director técnico? El árbol de decisión opera dividiendo criterios claros para saber cuál es la siguiente mejor jugada. Por ejemplo, si tienes más del 60% de posesión y más de 10 disparos al arco, irás directamente al ataque. Aun así, es crucial ser cuidadoso, porque pueden memorizar en vez de generalizar.

¿Qué ventajas aporta el random forest?

Para evitar la tendencia del árbol de decisión a memorizar, el random forest emplea múltiples árboles, donde cada uno vota por un resultado probable. Esto da como resultado más robustez, mayor precisión y menor tasa de errores, haciendo este método muy confiable.

¿Dónde destacan las máquinas de soporte vectorial (SVM)?

Las SVM son herramientas excepcionales para trazar límites de clasificación precisos en un conjunto de datos, diferenciando claramente partidos ganados y perdidos en relación a características específicas como tiros al arco o posesión del balón.

¿Cuál es el rol de las redes neuronales?

Cuando los datos se vuelven especialmente complejos, entran en juego las redes neuronales. Estas técnicas avanzadas encuentran combinaciones ocultas y patrones no lineales, ideales para detectar jugadas imperceptibles a simple vista, aunque requieren grandes cantidades de información y una alta potencia de computación.

¿Qué necesitan estos modelos para ofrecer buenos resultados?

La clave de un modelo supervisado exitoso radica en la calidad de sus datos etiquetados. Como analistas deportivos de alto nivel, nuestro trabajo consiste precisamente en proporcionar estos datos cuidadosamente seleccionados, fundamentales para que los modelos aprendan correctamente y puedan anticiparse a resultados precisos.

Ahora que conoces cómo funcionan estos modelos supervisados, cuéntanos, ¿cuál elegirías para mejorar el rendimiento del equipo Cebollitas en su próximo partido? ¡Comparte tus comentarios!