Nuestra Metodología de Predicción

Última actualización: 28 de Agosto de 2025

En Sports Predictor Portal, creemos en la transparencia y en el poder del análisis de datos. Nuestras predicciones no son fruto del azar, sino el resultado de un proceso riguroso que combina estadísticas históricas, modelos de Machine Learning y un profundo conocimiento de cada deporte. A continuación, detallamos los pilares de nuestra metodología.

1. Recopilación y Procesamiento de Datos

La base de cualquier buen modelo predictivo son los datos. Obtenemos información detallada de miles de partidos históricos de fuentes públicas y reputadas, como los repositorios de datos de Jeff Sackmann para tenis y Football-Data.co.uk para fútbol.

Estos datos incluyen resultados de partidos, estadísticas detalladas (aces, dobles faltas, tiros a puerta, córners), rankings históricos y cuotas de mercado. Antes de ser utilizados, todos los datos pasan por un exhaustivo proceso de limpieza y normalización para garantizar su consistencia.

2. Ingeniería de Características (Feature Engineering)

Los datos en bruto no son suficientes. Creamos variables avanzadas (conocidas como "features") que capturan la verdadera esencia del estado de forma y habilidad de un jugador o equipo. Algunas de nuestras métricas clave incluyen:

• Elo Rating por Superficie: Un sistema de puntuación dinámico que mide la fuerza relativa de un jugador o equipo. Calculamos un Elo específico para cada superficie (pista dura, tierra batida, hierba), ya que el rendimiento puede variar drásticamente.
• Momentum Score: Una métrica que pondera las victorias y derrotas recientes en los últimos 30 días, dando más importancia a las victorias contra oponentes de alto ranking.
• Historial de Enfrentamientos (H2H): Analizamos los resultados de partidos previos entre los mismos contendientes para detectar patrones tácticos o psicológicos.
• Estadísticas de Rendimiento Ponderadas: Calculamos métricas como el porcentaje de puntos ganados al saque y al resto en cada superficie durante el último año.

3. Modelado Predictivo con Machine Learning

Utilizamos un enfoque de "ensemble" o "ensamblado de modelos", lo que significa que no dependemos de un único algoritmo. En su lugar, combinamos las predicciones de varios modelos de Machine Learning de última generación para obtener un pronóstico más robusto y fiable. Nuestros modelos principales son:

• Random Forest: Un modelo basado en árboles de decisión que es excelente para capturar interacciones complejas entre variables.
• XGBoost (Extreme Gradient Boosting): Uno de los algoritmos más potentes y utilizados en competiciones de ciencia de datos por su alta precisión.
• LightGBM (Light Gradient Boosting Machine): Una variante de Gradient Boosting muy eficiente y rápida, capaz de manejar grandes volúmenes de datos.

Para cada partido, obtenemos una probabilidad de cada uno de estos modelos y las promediamos para generar la predicción final que se muestra en nuestro portal.

Modelos Híbridos y Estadísticos

Ofrecemos dos tipos de predicciones: un modelo puramente **estadístico** (basado únicamente en datos históricos) y un modelo **híbrido** que, si se proporcionan las cuotas de mercado, las incorpora como una variable adicional. Las cuotas reflejan la "sabiduría colectiva" del mercado de apuestas y pueden ayudar a refinar las probabilidades del modelo.