Documentación de modelos
Ficha de modelos predictivos
Qué hace cada modelo, qué datos usa y cómo interpretar sus métricas.
Modelos registrados
9
9 con datos en la tabla
Predicciones evaluables
107.017
115.784 registros historicos ·
15.976 partidos base
Mejor acierto
Ensemble selectivo
76,77%
Última predicción
24/08/2026 08:51
Según `porcentajes_victoria.calculado_en`
Tabla general
9 modelos registrados. Pulsa un modelo para abrir su ficha técnica y sus datos actuales.
Todos
Vista general
01
Elo básico
02
Reg. logística + Elo
03
Naive Bayes + Elo
04
Naive Bayes + stats
05
Ensemble jugadores
06
Ensemble calibrado
07
Ensemble selectivo
08
Comité especialistas
09
Modelo margen
| Modelo | Tipo | Objetivo | Evaluables | Cobertura | Acierto | Última | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Elo básico 01_elo_basico | Elo | Crear una probabilidad base usando fuerza historica de equipos. | 15.927 49 neutras | 100,00% útil 99,69% | 62,55% | 24/08/2026 08:26 | Ver |
| Reg. logística + Elo 02_regresion_logistica_elo | Regresión logística | Mejorar Elo aprendiendo pesos estadisticos sobre variables dinamicas. | 12.976 3.000 sin pred. histórica | 81,22% útil 100,00% | 63,98% | 24/08/2026 08:26 | Ver |
| Naive Bayes + Elo 03_naive_bayes_elo | Naive Bayes | Probar un clasificador probabilistico simple con señales Elo. | 12.976 3.000 sin pred. histórica | 81,22% útil 100,00% | 62,48% | 24/08/2026 08:26 | Ver |
| Naive Bayes + stats 04_naive_bayes_stats | Naive Bayes + stats | Añadir estadisticas recientes de equipo al enfoque Naive Bayes. | 12.976 3.000 sin pred. histórica | 81,22% útil 100,00% | 62,57% | 24/08/2026 08:26 | Ver |
| Ensemble jugadores 05_ensemble_jugadores | Ensemble | Combinar Elo, forma de equipo y perfiles rolling de jugadores. | 12.975 1 neutras 3.000 sin pred. histórica | 81,22% útil 99,99% | 63,53% | 24/08/2026 08:29 | Ver |
| Ensemble calibrado 06_ensemble_calibrado | Ensemble calibrado | Mejorar la calibracion de probabilidades del ensemble. | 11.976 4.000 sin pred. histórica | 74,96% útil 100,00% | 63,83% | 24/08/2026 08:33 | Ver |
| Ensemble selectivo 07_ensemble_selectivo | Ensemble selectivo | Subir el porcentaje de acierto seleccionando solo predicciones de alta confianza. | 3.259 8.717 neutras 4.000 sin pred. histórica | 74,96% útil 27,21% | 76,77% | 24/08/2026 08:39 | Ver |
| Comité especialistas 08_comite_especialistas | Comité de especialistas | Mejorar el acierto usando un experto distinto según el tipo de partido. | 11.976 4.000 sin pred. histórica | 74,96% útil 100,00% | 63,37% | 24/08/2026 08:48 | Ver |
| Modelo margen 09_modelo_margen_puntos | Modelo de margen | Predecir diferencia de puntos y convertirla en probabilidad de victoria. | 11.976 4.000 sin pred. histórica | 74,96% útil 100,00% | 65,03% | 24/08/2026 08:51 | Ver |
Ficha técnica
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La vista inicial queda como comparativa general para que no parezca que solo existe el modelo 01.