Ok, bora lá compartilhar essa parada que fiz sobre previsão de resultados da NBA!
A ideia surgiu numa conversa com uns amigos, sabe? A gente tava discutindo quem ia ganhar os jogos, e eu pensei: “Por que não tentar usar uns dados e fazer uma previsão mais embasada?”. Sou meio nerdzão, confesso.
Primeiro passo: coletar os dados!
Aí começou a saga. Fui atrás de dados de jogos passados, estatísticas dos jogadores, histórico de confrontos… Um monte de coisa! Usei umas APIs de sites esportivos e também raspei umas tabelas da web. Deu um trabalhão, viu? Mas no fim consegui montar uma base de dados legal.
- Peguei os resultados dos últimos 5 anos, pra ter uma boa amostra.
- Levantei as médias de pontos, rebotes, assistências de cada jogador.
- Anotei os resultados dos últimos confrontos entre as equipes.
Hora de brincar de cientista de dados!
Com os dados na mão, comecei a explorar umas técnicas de machine learning. Usei Python, claro, com as bibliotecas Pandas, Scikit-learn… Clássico!
Testei vários modelos: Regressão Linear, Árvores de Decisão, Random Forest… No fim, o que deu o melhor resultado foi o Random Forest. Ele conseguiu capturar bem as relações entre as variáveis e prever os resultados com uma precisão razoável.
O processo foi mais ou menos assim:
- Limpei e organizei os dados, tratando os valores faltantes e as inconsistências.
- Dividi os dados em treino e teste. Usei 80% para treinar o modelo e 20% para testar a precisão.
- Treinei o modelo Random Forest com os dados de treino.
- Avaliei o desempenho do modelo com os dados de teste, usando métricas como acurácia e precisão.
- Ajustei os parâmetros do modelo (número de árvores, profundidade máxima, etc.) para melhorar o desempenho.
Depois de umas boas horas de teste e ajuste, consegui um modelo que acertava cerca de 70% dos resultados. Não é perfeito, mas já dá pra brincar!
E aí, funcionou?
Comecei a usar o modelo pra prever os resultados dos jogos da semana. Acertei alguns, errei outros… Mas no geral, a galera ficou impressionada com a precisão. Teve até gente me pedindo pra fazer apostas baseadas nas minhas previsões! hahaha
Claro que não dá pra confiar 100% no modelo. Tem muita coisa que influencia o resultado de um jogo: lesões, suspensões, o momento de cada time… Mas como um ponto de partida, a análise de dados ajuda bastante.
Foi um projeto bem legal de fazer, aprendi um monte sobre machine learning e ainda me diverti acompanhando a NBA. Quem sabe no futuro eu não aprimoro o modelo e consigo uma precisão ainda maior?
