Descifrando el Caos del Fútbol

Más allá de los 90 minutos, existen patrones ocultos en el ruido.
Bienvenido a una odisea de Machine Learning sobre la Premier League 2025/26.

Goles Totales (Sim.)

1,024

🏟️

Partidos Analizados

380

🎯

Precisión Base

48.6%

Capítulo 1

La Odisea del Dato

Todo comenzó con una pregunta: ¿Es posible predecir el resultado de un partido basándonos únicamente en el flujo del juego? Para responderlo, nos conectamos a las arterias de información de la Premier League, extrayendo miles de eventos en tiempo real.

No nos detuvimos en los resultados finales. Analizamos el "momentum": creamos variables de Rolling Average que capturan cómo un equipo respira y evoluciona a lo largo de las semanas. Esta no es una foto estática; es una película del rendimiento deportivo.

Oracle Football ML
xG Map
Oracle Insight

El Oráculo del Gol: xG

En el fútbol, no todos los disparos son iguales. Un toque sutil a un metro del arco vale más que un misil desde media cancha. Aquí es donde entra nuestro modelo de Expected Goals (xG).

Entrenamos una Regresión Logística sobre una muestra de más de 7,000 disparos. El modelo aprendió a valorar la probabilidad de éxito basada en la distancia y el ángulo, permitiéndonos ver la justicia —o injusticia— de un marcador.

Cancha Interactiva (Análisis Espacial)

Explora todos los tiros de la temporada. Filtra por equipo o visualiza únicamente los goles. El radio del círculo representa el Expected Goal (xG) de la jugada.

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Exploratory Data Analysis

Descubrimientos clave en los datos de la Premier League 2025/26.

La Ciencia Detrás del Pronóstico

Nuestros algoritmos no adivinan; calculan. Utilizamos validación cruzada (K-Fold) para asegurar que nuestro modelo sea robusto y no solo un reflejo de la suerte.

📈

Regresión Lineal (Ridge)

Predice el volumen de goles totales en el partido. Utiliza variables de rendimiento continuo (Rolling stats como tiros y goles recientes) y regularización Ridge para evitar sobreajuste.

⚖️

Regresión Logística Multinomial

Clasifica el destino final: Local, Empate o Visitante. Analiza las probabilidades intrínsecas de cada equipo combinando su racha previa (Rolling wins) y las cuotas del mercado asiático.

��️

Validación Robusta

Usamos 5 pliegues de validación para garantizar que nuestras métricas sean reales y confiables.

Rendimiento de los Modelos

Comparamos nuestra IA contra las casas de apuestas (Bet365) y un baseline aleatorio.

🎯

xG AUC-ROC

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xG F1-Score

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🏆

Match Predictor Accuracy

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Matriz de Confusión

Real \ PredLocalEmpateVisitante
Local
Empate
Visitante

Comparativa Benchmarks (Accuracy %)

Baseline Aleatorio
33.3%
Bet365 (Mercado)
49.8%
Nuestra IA
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Estimador de Resultados en Tiempo Real

Pon a prueba nuestra IA. Selecciona un enfrentamiento y nuestra IA calculará las probabilidades en milisegundos con los datos actualizados.

VS