En este desafío deberás desarrollar un modelo de Machine Learning capaz de predecir el resultado de partidos de fútbol utilizando datos históricos.
El modelo deberá estimar una de las siguientes clases:
- 1: Victoria del equipo local
- X: Empate
- 2: Victoria del equipo visitante
Analiza datos, descubre patrones y construye una solución capaz de anticipar resultados deportivos.
Producto a entregar (3 archivos)
1. Archivo CSV con las predicciones
El archivo deberá contener las predicciones realizadas sobre el conjunto de prueba
(df_test.csv).
Columnas requeridas:
id
victoria_local
empate
victoria_visitante
Interpretación:
- 1,0,0 → Victoria local
- 0,1,0 → Empate
- 0,0,1 → Victoria visitante
Nomenclatura del archivo:
nombre-apellido-prediccion-futbol.csv
2. Código fuente
Entregar uno de los siguientes formatos:
- Notebook de Google Colab (
.ipynb)
- Script de Python (
.py)
El código debe permitir reproducir el proceso de preparación de datos,
entrenamiento y generación de predicciones.
3. Informe técnico
Documento breve (PDF) describiendo:
- Estrategia utilizada.
- Análisis exploratorio realizado.
- Variables más relevantes.
- Modelo(s) utilizados.
- Proceso de entrenamiento y validación.
- Resultados obtenidos y conclusiones.
Precisión del modelo (F1-score macro sobre el dataset de prueba).
La evaluación de las soluciones se realizará considerando la precisión del modelo de clasificación sobre el conjunto de prueba.
- Si tienes dudas puedes plantearlas en el foro de este challenge e intercambiar con otros participantes.
- También puedes realizar los cursos recomendados para adquirir el conocimiento necesario y ser el mejor de este
desafío
acá
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore
magna aliqua.
Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis
aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint
occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum.