Predicción de resultados de béisbol mediante técnicas de inteligencia artificial

Abstract

Utilizando los datos y estadísticas oficiales de los partidos jugados en los últimos años de la Liga Mayor de Béisbol (MLB), se crean distintos modelos basados en el aprendizaje automático para la predicción de resultados en partidos futuros. Para ello, se realiza una selección de las características más relevantes debido al gran volumen de datos disponible (incluyendo métricas básicas y compuestas de los jugadores y equipos, además de datos de carácter temporal sobre los últimos partidos jugados), con las cuales se entrena una serie de distintos modelos y se evalúa su eficacia a la hora de predecir nuevos resultados en base a datos previamente desconocidos. Se analizan las técnicas empleadas en estudios previos, y se identifican las combinaciones de modelos, parámetros, y conjuntos de variables que maximizan la precisión de las predicciones.