Beleza, pessoal! Hoje vou compartilhar com vocês como eu fiz um projetinho bacana pra tentar prever os resultados da Copa América Sub-17. Foi uma jornada e tanto, cheia de percalços e aprendizados, mas no final das contas, me diverti muito!
Primeiro de tudo, precisei de dados, né? Comecei fuçando em sites de resultados antigos, tabelas de campeonatos passados, tudo que pudesse me dar uma base histórica. Achei uns datasets bem legais no Kaggle, mas tive que dar uma boa limpada neles. Tinha dado repetido, dado faltando, uma bagunça! Usei o Pandas no Python pra dar um jeito nisso. Foi tipo garimpar ouro em um rio de lama, mas valeu a pena.
Depois de ter os dados limpinhos, comecei a pensar em como usá-los. Inicialmente, pensei em usar um modelo de regressão linear, mas logo vi que não ia rolar. O futebol é muito imprevisível! Daí, me aventurei em modelos de classificação, como o Random Forest e o XGBoost. A ideia era prever se um time ia ganhar, perder ou empatar.
A parte mais chata foi o “feature engineering”. Tive que criar um monte de variáveis novas, como o histórico de vitórias e derrotas de cada time nos últimos jogos, o saldo de gols, a média de gols marcados e sofridos. Foi um trabalho de detetive, tentando encontrar padrões que pudessem influenciar o resultado.
- Peguei os resultados dos últimos 5 jogos de cada time.
- Calculei a média de gols marcados e sofridos em casa e fora.
- Criei um ranking simplificado com base nos pontos conquistados nos últimos campeonatos.
Depois de tudo isso, treinei os modelos com os dados históricos. Usei o scikit-learn pra isso, que é uma biblioteca super completa do Python. Fiz vários testes, ajustei os parâmetros dos modelos (o famoso “tuning”) até conseguir uma performance razoável. Não foi perfeito, mas já dava pra brincar.
Aí veio a parte divertida: colocar os modelos pra prever os resultados da Copa América Sub-17! Rodei os modelos com os dados das seleções participantes e vi as previsões. Teve uns resultados bem surpreendentes, outros nem tanto. O importante é que aprendi muito no processo.
O que eu aprendi com isso?
Primeiro, que prever resultados de futebol é MUITO difícil. Tem muita coisa que influencia o resultado: o cansaço dos jogadores, o clima, o juiz, a sorte… Mas também aprendi que dá pra usar dados e modelos de machine learning pra ter uma ideia do que pode acontecer. Não é adivinhação, mas ajuda a entender melhor o jogo.
Segundo, que a limpeza dos dados é fundamental. Se você coloca lixo pra dentro do modelo, vai sair lixo. Gastei um tempão limpando os dados, mas valeu a pena no final das contas.
Terceiro, que o “feature engineering” é a alma do negócio. Quanto mais criativo você for na hora de criar as variáveis, melhores serão os resultados. Usei minha intuição e conhecimento de futebol pra criar as variáveis, e isso fez toda a diferença.
E por último, mas não menos importante: se divirta! Machine learning pode ser complicado, mas também pode ser muito divertido. Não tenha medo de experimentar, de errar, de aprender com os erros. O importante é se divertir no processo.
É isso aí, pessoal! Espero que tenham gostado do meu relato. Se alguém tiver alguma dúvida ou sugestão, pode deixar nos comentários. E boa sorte com seus próprios projetos de machine learning!
