Beleza, pessoal! Hoje vou compartilhar um projeto que me deixou bastante empolgado: prever medalhas no tênis olímpico. Uma brincadeira que virou um estudo bem interessante.
Tudo começou numa conversa de bar, sabe como é? “Quem leva o ouro esse ano?” E de repente, a gente já tava discutindo ranking, histórico de jogos e até a grama da quadra! Foi aí que pensei: “Por que não tentar prever isso de verdade?”.
Primeiro passo: coletar os dados. Fui atrás de tudo quanto é fonte: ranking da ATP e WTA, resultados dos últimos torneios, desempenho dos atletas em diferentes tipos de piso (saibro, grama, sintético), histórico de confrontos diretos… Uma trabalheira danada, confesso!
- Raspagem de dados em sites de tênis (usei Python com Beautiful Soup, bem tranquilo).
- Criação de um banco de dados simples (CSV mesmo, pra não complicar).
- Limpeza dos dados (a parte mais chata, com certeza!).
Com os dados organizados, comecei a pensar em quais variáveis seriam mais relevantes. Decidi focar em:
- Ranking atual dos jogadores.
- Desempenho nos últimos 6 meses (vitórias/derrotas).
- Histórico de confrontos diretos entre os jogadores.
- Adaptação ao tipo de piso (olímpiadas geralmente são em piso rápido).
Aí veio a parte de escolher o modelo. Como não sou nenhum especialista em machine learning, optei por algo simples: uma regressão logística. Usei o scikit-learn no Python, que é bem amigável.
O processo foi mais ou menos assim:
- Dividi os dados em treino e teste (80% para treino, 20% para teste).
- Treinei o modelo com os dados de treino.
- Avaliei o desempenho do modelo com os dados de teste (taxa de acerto, precisão, etc.).
- Ajustei os parâmetros do modelo (usei validação cruzada pra evitar overfitting).
Depois de vários testes e ajustes, cheguei a um modelo que, na minha opinião, tinha uma boa capacidade de prever os resultados. Hora de usar o modelo para prever as medalhas!
Simulei os jogos do torneio olímpico, levando em consideração os rankings e o histórico dos jogadores. O modelo me deu as probabilidades de cada jogador vencer cada partida. Com isso, simulei o torneio várias vezes (umas 1000 vezes, pra ter uma ideia melhor dos resultados).
No final, calculei a frequência com que cada jogador chegava às semifinais e finais, e assim estimei as chances de cada um ganhar uma medalha. Os resultados foram bem interessantes! Alguns favoritos se confirmaram, mas também teve umas surpresas.
É claro que isso tudo é só uma brincadeira, né? O tênis é um esporte imprevisível, e muitas coisas podem acontecer durante um torneio. Mas foi um exercício divertido e me fez aprender um monte sobre análise de dados e modelagem preditiva.
O que eu aprendi com isso?
- A importância de coletar e organizar os dados corretamente.
- Como escolher o modelo certo para o problema (nem sempre o mais complexo é o melhor).
- A importância de validar e ajustar o modelo.
- E, acima de tudo, que previsão é só uma estimativa, e a vida real sempre pode nos surpreender!
Se alguém se animar a fazer algo parecido, me conta! Adoraria trocar ideias e ver outras abordagens.
Ah, e claro, boa sorte aos nossos tenistas nas Olimpíadas! Que eles nos tragam muitas medalhas, com ou sem previsão!