Un enfoque de Machine Learning para predecir equipos ganadores en juegos de la Liga Profesional de Baloncesto - Tesis de Maestría

Aug 5, 2026

El proyecto desarrolla un enfoque de machine learning y minería de datos para predecir resultados de eventos deportivos, con especial atención a juegos de la Liga Profesional de Baloncesto. Se emplea procesamiento innovador de datos con modelos como KNN, Regresión Logística, Support Vector Machine y XGBoost, evaluando el desempeño mediante experimentos con datos históricos y pruebas en tiempo real. Además, se realiza un análisis de valores shapley para interpretar la importancia asignada a características en puntos estratégicos de temporadas ya finalizadas. Los experimentos alcanzan hasta 75% de precisión, aportando evidencia útil para trabajos futuros.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas63

Tiempo de lectura1 h 37 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Palabras clave

Índice de Tablas

Tabla 1.-Comparativa de antecedentes enfocados en NBA

Tabla 2.-Muestra de los datos crudos

Tabla 3.-Muestra de los datos de la casa de apuestas

Tabla 4.-Resultados temporada 18-19

Tabla 5.-Resultados temporada 19-20

Tabla 6.-Resultados temporada 20-21

Tabla 7.-Desempeño de los modelos en tiempo real

Tabla 8.-Muestra de las primeras predicciones del modelo LightGBM

Tabla 9.-Muestra de las primeras predicciones de modelo XGBoost

Tabla 10.-Muestra de las primeras predicciones de Regresión logística

Tabla 11.-Muestra de las primeras predicciones de Random Forest

Tabla 12.-Muestra de las primeras predicciones de Catboost

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA FACULTAD DE INGENIERÍA SECRETARÍA DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO UN ENFOQUE DE MACHINE LEARNING PARA PREDECIR EQUIPOGANADOREN JUEGOSDELA LIGA PROFESIONALDE BALONCESTONBA POR: ING. JESÚSIGNACIO RODRÍGUEZ SIBAJA TESIS PRESENTADA COMO REQUISITO PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRO EN INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN CHIHUAHUA, CHIH., MÉXICO 12/2022 Dedicatoria Dedico este proyecto, con gratitud y alegría, a mis seres queridos. A mi madre, Rosa, quién siempre ha sabido guiarme y apoyarme en todos mis planes. A Ignacio, mi padre, por ayudarme a solucionar mis dudas con su conocimiento. A mi hermana, Karelia, con quien siempre me ha servido como referencia A mi familia en general, quienes a la distancia me han apoyado de inicio a fin. A mi amada novia, Cassandra, quien con todos sus recursos ha estado apoyándome tanto en lo material como lo emocional. A Pancake, mi mascota, quién se quedaba a mi lado todas las noches en vela. Agradecimientos Quiero dedicar este espacio para agradecer a todas y cada una de las personas que, a lo largo de este proyecto, han apoyado para volverlo posible. Primero a mis padres, Ignacio Rodríguez y Rosa Sibaja, quienes han dedicado toda su vida en educarme, amarmey apoyarme. Quienes me han demostrado con actos que todo es posible y que han sacrificado de todo por mí, para forma y criar a un hombre de bien. Con ellos estoy y estaré infinitamente agradecido. También me gustaría agradecer a mi hermana, quién ha sido, desde su poca experiencia en la vida, una guía y referencia de los pasos a seguir y quien, al igual que mis padres, siempre me han apoyado a la distancia. A mi amada novia, Cassandra, quién ha sido un pilar en mi vida desde el inicio hasta al final de este proyecto, siempre sabiendo que hacer y que decir cuando ya no creía poder más, quién siempre creyó en mi y me incitó a superarme y quién, sin importar qué, estuvo para mí . A mi asesor de tesis Luis Carlos Gonzalez, quién me brindo su apoyo, conocimiento y paciencia a lo largo del desarrollo de este proyecto, a su vez por confiar en mi talento y habilidades. A todos mis maestros a lo largo de mi formación, por brindar siempre su apoyo y conocimiento para alcanzar todas mis metas. Y por último y no menos importante, a mi mascota Pancake, quién llegó a mi vida un día y se volvió un gran apoyo emocional. Con estas palabras solo logró demostrar una fracción de lo agradecido que estoy con todas y cada una de las personas mencionadas anteriormente, las palabras no alcanzan para demostrar el agradecimiento verdadero. ¡Gracias! Resumen Gracias por el crecimiento acelerado del big data deportivo en los últimos años y con técnicas de mineríade datos y machine learning efectuadas con éxito en diversas áreas de estudio, surge la inspiración en la pregunta ¿Será posible predecir con gran precisión los resultados de eventos deportivos? El área de investigación de eventos deportivos es muy atractiva y estudiada y la simple tarea de predecir los resultados en los deportes es desafiante por sí misma En este proyecto, se aborda el uso de modelos de machine learning combinado con técnicas de minería de datos, para lograr un procesamiento de datos de la NBA de forma innovadora, e intentar alcanzar un porcentaje depredicción competitivo a comparación de investigaciones previas. Analizamos los resultados obtenidos por cada uno de los clasificadores involucrados, KNN, Regresión Logistica, Support Vector Machine, XGBoost, etc. Haciendo experimentos con datos históricos, experimentos en tiempo real y analizando las características que más aportan a nuestros resultados. También, en una búsqueda del entendimiento de las predicciones realizadas por la computadora y la importancia dadas por las mismas a cada una de las características, se realiza un análisis de valores shapley para dos fechas en puntos estratégicos de una temporada ya finalizada. Después de la realización de los exper

Preguntas frecuentes

Qué problema aborda este proyecto?

Busca determinar si es posible predecir con alta precisión los resultados de eventos deportivos, específicamente juegos de baloncesto de la liga profesional.

Cómo se interpretan las predicciones del modelo?

Se realiza un análisis de valores shapley para dos fechas en puntos estratégicos de una temporada ya finalizada, evaluando la importancia que el modelo da a cada característica.

Aug 5, 2026

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