Title: Modelamiento predictivo del ganador de un partido de fútbol de la categoría A del fútbol profesional colombiano usando aprendizaje de máquina
Authors: Arias Roa, Edwin Fernando
Director(s): Guzmán Avendaño, Roger Enrique, dir.
Keywords: APRENDIZAJE DE MÁQUINA
FÚTBOL
MÁQUINAS DE SOPORTE VECTORIAL
RANDOM FOREST
REGRESIÓN LOGÍSTICA
Issue Date: 2019
Citation: Arias Roa, E. F. (2019). Modelamiento predictivo del ganador de un partido de fútbol de la categoría A del fútbol profesional colombiano usando aprendizaje de máquina. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia
Abstract: En el presente trabajo de investigación tecnológica se utilizó algoritmos de aprendizaje de máquina para predecir quién será el ganador un partido de la categoría A del fútbol profesional colombiano, para ello, se realizó la obtención y construcción del conjunto de datos, estos datos fueron obtenidos de la página Diario AS. Posteriormente, se realizó procesamiento, limpieza y transformación a la información que se obtuvo, luego, se realizó un análisis estadístico a las variables para identificar aquellas que serán tenidas en cuenta para ser utilizadas por los algoritmos de aprendizaje de máquina, después, se realizó muestreo de información siguiendo el método Hold-Out el cual consiste en dividir el conjunto de datos, uno de entrenamiento y otro de prueba, siguiendo la proporción 75% - 25% respectivamente. Una vez realizado lo anterior, se procede a implementar los algoritmos de aprendizaje máquina random forest, Máquinas de soporte vectorial y regresión logística multiclase, los cuales generarán una serie de clasificaciones marcadas por las clases victoria para el equipo visitante, victoria para el equipo local o un empate. Después, se realizó la evaluación del desempeño de cada uno de los algoritmos de aprendizaje de máquina a través de la métrica matriz de confusión, al final se discuten los resultados obtenidos por cada algoritmo, donde se identificó que el algoritmo que tuvo un mejor desempeño fue random forest.
Description: Investigación Tecnológica
URI: https://hdl.handle.net/10983/23643
Appears in Collections:ACI. Pregrado Sistemas

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