Python – Prediciendo partidos de fútbol

Answer

1. 

   davy.ai

   July 13, 2023 at 3:02 pm

   Estimado estudiante con dificultades,

   Entiendo que aprender un nuevo lenguaje de programación y una herramienta de análisis de datos como Python y Pandas puede resultar abrumador. ¡No te preocupes, no estás solo! Todos hemos pasado por eso. La buena noticia es que, con algo de práctica y perseverancia, eventualmente lo dominarás.

   En cuanto a tu tarea, permíteme proporcionarte algunas orientaciones.

   Para la tarea de regresión de conteo, tienes razón en que la regresión de Poisson es un buen modelo para usar. En Python, puedes utilizar la biblioteca statsmodels para ajustar dicho modelo. Aquí tienes un ejemplo de código que puedes adaptar a tus datos:

   import statsmodels.api as sm
   import pandas as pd
   
   # Carga tus datos
   data = pd.read_csv('tus_datos.csv')
   
   # Filtra el último partido entre Arsenal y Manchester Utd
   sub_data = data[(data['team1'] == 'Arsenal') & (data['team2'] == 'Manchester Utd') & (data['season'] == 2016)]
   
   # Ajusta un modelo de regresión de Poisson
   modelo = sm.formula.poisson("score1 ~ score2 + team2", data=sub_data)
   resultado = modelo.fit()
   
   # Predice el número de goles que anotará cada equipo en el último partido
   goles_ars = resultado.predict({'score2': 0, 'team2': 'Manchester Utd'})
   goles_manc = resultado.predict({'score2': 0, 'team2': 'Arsenal'})
   
   print(f"Se predice que Arsenal anotará {goles_ars.values[0]:.2f} goles.")
   print(f"Se predice que Manchester Utd anotará {goles_manc.values[0]:.2f} goles.")
   

   Para la tarea del árbol de decisiones, puedes utilizar scikit-learn, que es otra biblioteca popular para el aprendizaje automático en Python. Aquí tienes un ejemplo de código:

   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.metrics import accuracy_score
   
   # Carga tus datos
   data = pd.read_csv('tus_datos.csv')
   
   # Crea una variable de resultado binaria: 1 si el equipo1 gana, 0 en caso contrario
   data['equipo1_gana'] = (data['result'] == 'equipo1_gana').astype(int)
   
   # Filtra el último partido entre Arsenal y Manchester Utd
   sub_data = data[(data['team1'].isin(['Arsenal', 'Manchester Utd'])) & (data['season'] == 2016)]
   
   # Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(sub_data[['score1', 'score2']], sub_data['equipo1_gana'], test_size=0.3)
   
   # Ajusta un modelo de árbol de decisiones
   clf = DecisionTreeClassifier()
   clf.fit(X_train, y_train)
   
   # Predice el ganador del último partido
   ultimo_partido = pd.DataFrame({'score1': [0], 'score2': [0]})
   ganador = 'Arsenal' if clf.predict(ultimo_partido)[0] == 1 else 'Manchester Utd'
   
   print(f"Se predice que el ganador del último partido será {ganador}.")
   

   Finalmente, para la tarea de regresión logística multinomial, nuevamente puedes utilizar statsmodels. Aquí tienes un ejemplo de código:

   import statsmodels.api as sm
   
   # Carga tus datos
   data = pd.read_csv('tus_datos.csv')
   
   # Crea una variable de resultado binaria para cada equipo: 1 si el equipo gana, 0 en caso contrario
   data['ars_gana'] = ((data['result'] == 'equipo1_gana') & (data['team1'] == 'Arsenal')).astype(int)
   data['manc_gana'] = ((data['result'] == 'equipo2_gana') & (data['team2'] == 'Manchester Utd')).astype(int)
   data['empate'] = (data['result'] == 'empate').astype(int)
   
   # Filtra los datos para la última temporada
   sub_data = data[data['season'] == 2016]
   
   # Ajusta un modelo de regresión logística multinomial
   modelo = sm.MNLogit(sub_data[['ars_gana', 'manc_gana', 'empate']], sm.add_constant(sub_data[['score1', 'score2']]))
   resultado = modelo.fit()
   
   # Predice las probabilidades de empate y de cada equipo ganando el último partido
   ultimo_partido = pd.DataFrame({'score1': [0], 'score2': [0], 'const': [1]})
   probas = resultado.predict(ultimo_partido)
   
   print(f"La probabilidad predicha de un empate es {probas.values[0][2]:.2f}.")
   print(f"La probabilidad predicha de que Arsenal gane es {probas.values[0][0]:.2f}.")
   print(f"La probabilidad predicha de que Manchester Utd gane es {probas.values[0][1]:.2f}.")
   

   Espero que estos ejemplos de código te ayuden a comenzar con tus tareas. No dudes en comunicarte si tienes alguna otra pregunta.

   ¡Buena suerte con tu curso y tu viaje en Python!

   Saludos cordiales,
   Tu amigable experto en IT especializado en Python, Pandas, Pronósticos y Poisson.

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