Beleza, pessoal! Hoje vou compartilhar com vocês um projeto que me empolgou bastante: a tentativa de prever os vencedores das etapas do WSL (World Surf League). Foi uma jornada cheia de altos e baixos, mas no final, aprendi um monte!
Tudo começou com a minha paixão por surf. Sempre acompanhei o campeonato mundial e ficava pensando se dava para criar um modelo que pudesse me ajudar a “adivinhar” quem ia se dar bem em cada etapa. Então, decidi botar a mão na massa!
- Coleta de Dados: O primeiro passo foi juntar o máximo de informação possível. Peguei dados históricos dos resultados das etapas anteriores, notas dos surfistas, condições do mar (tamanho da onda, vento, etc.) e até informações sobre a previsão do tempo para os dias da competição. Usei umas APIs e raspei uns sites, foi trabalhoso, mas essencial.
- Limpeza e Organização: Com os dados em mãos, precisei dar um jeito na bagunça. Tinha dado faltando, dado duplicado, dado com formato diferente… Usei Python com Pandas pra fazer a limpeza e deixar tudo bonitinho, pronto para ser usado.
- Escolha do Modelo: Aqui a coisa ficou interessante. Comecei com modelos mais simples, tipo regressão linear, mas vi que não davam conta do recado. Aí parti para uns modelos mais complexos, como Random Forest e XGBoost. Eles conseguem lidar melhor com a complexidade dos dados e identificar padrões não lineares.
- Treinamento e Teste: Separei os dados em duas partes: uma para treinar o modelo e outra para testar. O treinamento é a parte onde o modelo “aprende” com os dados históricos. O teste serve para ver se ele consegue prever resultados de etapas que ele nunca viu antes. Ajustei os parâmetros dos modelos (hyperparâmetros) até conseguir um bom desempenho nos testes.
- Resultados e Análise: Depois de treinar e testar o modelo, hora de ver se ele realmente funciona. Comparei as previsões do modelo com os resultados reais das etapas e calculei algumas métricas para avaliar o desempenho. A accuracy (acurácia) não foi tão alta quanto eu esperava, mas o modelo conseguiu identificar alguns padrões interessantes e prever alguns vencedores com sucesso.
O que aprendi?
Esse projeto me ensinou muita coisa. Primeiro, que a previsão de resultados esportivos é um desafio enorme. Tem muita coisa que influencia o resultado final, e nem sempre os dados históricos são suficientes para prever o futuro. Segundo, que a escolha do modelo é crucial. Modelos mais complexos podem dar resultados melhores, mas também exigem mais cuidado no treinamento e ajuste dos parâmetros. E terceiro, que a análise dos resultados é fundamental para entender o que o modelo está acertando e errando, e como ele pode ser melhorado.
No fim das contas, o projeto não me transformou num guru do surf, mas me deu uma boa dose de aprendizado em análise de dados, machine learning e, claro, me fez entender um pouco mais sobre os fatores que influenciam o desempenho dos surfistas nas competições. Quem sabe um dia eu volto a tentar a sorte com um modelo ainda melhor!
Espero que tenham curtido o relato da minha experiência. Se alguém tiver alguma dica ou sugestão, pode mandar aí nos comentários! Valeu!