• df_train.csv, conjunto de entrenamiento que contiene datos históricos de partidos de fútbol. Se utiliza para entrenar los modelos de machine learning.
• df_test.csv, conjunto de datos sobre el cual los participantes deberán generar las predicciones. Tiene la misma estructura que el dataset de entrenamiento, pero sin las variables objetivo.

Descripción del archivo de entrenamiento (df_train.csv)

Este archivo contiene datos históricos de partidos. Cada fila representa un partido y contiene variables que describen:

• Rendimiento reciente de los equipos
• Estadísticas de juego
• Métricas avanzadas (como expected goals)
• Probabilidades
• Resultado final del partido

Descripción de variables

Formato de entrega

El archivo de entrega debe contener:

• id: Identificador del partido
• Prediction: Resultado predicho
  • victoria local
  • empate
  • victoria visitante

Además, aparentemente es el mismo rio en 3 ubicaciones distintas (no soy de Uruguay). La correlación con Polanco_level es muy alta. Uno podría hacer un modelo predictivo prácticamente solo con eso, pero no solo carece de sentido temporal, sino que de alguna manera es redundante geográficamente.

Considerando eso, ¿deberíamos hacer una predicción temporal del nivel del rio Durazno? y si es así, ¿de cuantos días? Hacer un modelo predictivo de este tipo sería totalmente distinto. También se requeriría que los datos de entrenamiento y verificación tengan un orden temporal, o habría que modificarlos para agregar nuevas columnas que muestren atributos de días anteriores. De alguna manera se vuelve mucho más complejo, pero tendría más sentido.

Favor sus comentarios.

RRE

En varias columnas en donde por el nombre esperaría un valor numérico, al ver los datos son series de números separados por un ".".

Existe algún documento donde se especifique el contenido de las columnas y como interpretar los datos en ellas?

Objetivo:

Predecir si un estudiante aprueba o no un curso utilizando la variable cod_evaluacion_final. Esta variable la encontramos en el conjunto df_ceip.csv

“cod_evaluacion_final” = 0, 1 y 2 ~ (sin asignar, promovido, repetidor)

2. Acceso y Preparación del Dataset:

Cargar el dataset en un entorno de análisis de datos

3. Exploración y Análisis de los Datos:

Realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) para comprender la estructura y distribución de los datos.

Describir las características de los datos.

Visualizar las relaciones entre las variables.

4. Preprocesamiento de los Datos:

Limpiar los datos para que pueda ser procesado por el modelo.

Realizar ingeniería de características.

Dividir el dataset en conjuntos de entrenamiento y prueba.

5. Selección y Entrenamiento del Modelo:

Elegir un modelo.

Entrenar el modelo con el conjunto de datos de entrenamiento.

Utilizar técnicas como la validación cruzada para evaluar la estabilidad y generalización del modelo.

Ajustar los hiperparámetros del modelo para optimizar su rendimiento.

6. Evaluación del Modelo:

Evaluar el modelo utilizando el conjunto de datos de prueba.

Calcular métricas de rendimiento como el error cuadrático medio (MSE), R^2, etc.

7. Presentación de Resultados:

Documentar el proceso de análisis, los hallazgos y las conclusiones.

Crear visualizaciones que resuman los resultados y la precisión del modelo.

Preparar una presentación para compartir los resultados con los interesados.

8. Envío de la solución:

Ajustar los resultados para enviar la solución acorde a lo solicitado: 

Luego de realizado y entrenado el modelo tenemos el archivo “st_verify_data.csv” que contiene los datos que hay que utilizar para validar el modelo y con ello realizar la entrega de la solución.

El archivo de entrega debe tener la misma cantidad de filas que “st_verify_data.csv” + una columna con la predicción realizada en donde id se va a corresponder con los valores de los ids dados en “st_verify_data.csv” y la columna “evaluacion_final” será las predicciones para cada id.