Modelado NCAA: Logrando Datos Ordenados para March Madness

Este análisis detalla la metodología para analizar, unir y estructurar los datos brutos del torneo de la NCAA en un único conjunto de datos limpio y “ordenado” adecuado para entrenar modelos predictivos.

Perspectivas Clave

• Consistencia de Datos: Armonizar los identificadores de equipos a través de múltiples conjuntos de datos históricos es fundamental para evitar fugas y errores de alineación.
• Ingeniería de Características: Calcular estadísticas móviles de los equipos (por ejemplo, eficiencia ofensiva, calificación defensiva) proporciona señales predictivas sólidas.
• Principios de Tidy Data: Estructurar cada fila como un único enfrentamiento con métricas simétricas de los equipos permite que los algoritmos de aprendizaje automático se entrenen de manera efectiva.

Consulta el código completo, las visualizaciones y la configuración del modelo en el notebook de Kaggle.