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Selecciones de Jason: UFC en FOX 2

To read the original in English, click here. (Para leer el original en inglés, oprimir aquí).

Los resultados de UFC en FX en Nashville, Tennessee precipitaron unas ideas interesantes para mejoras del modelo de predicción. 3 de las 5 predicciones fueron correctas.  Hasta la fecha, el modelo ha alcanzado una precisión de 70%.

Como Pat Barry demostró con su defensa contra derribos y sumisiones en su pelea con Christian Morecraft, los peleadores cambian. Igualmente debe ser con modelos de predicción, con los cuales el aprender de errores pasados es un aspecto muy importante, así como utilizar lo aprendido para hacer mejoras al modelo constantemente. Con tal fin, voy a hacer un cambio mayor con mi siguiente conjunto de predicciones: voy a basar las variables y los patrones de predicción en peleas más recientes, para así incluir un plazo histórico más corto.

Ahora voy a incluir solamente las últimas 3 peleas del artista marcial mixto. Así, si un peleador evoluciona, se estanca, o retrocede, el modelo puede capturar esa tendencia o dirección; por ejemplo, Tito Ortiz no es el mismo peleador dominante de hace 6 o más años.

En mi contribución anterior, mencioné que había cambiado al algoritmo de aprendizaje mecánico llamado Random Forest, una técnica de modelado que utiliza los mejores y más recientes métodos matemáticos para producir resultados precisos. Sin embargo, una desventaja de Random Forest es que los resultados son generados en una “caja negra;” es decir, uno no puede ver los patrones que forman las predicciones. Por esa razón, me revierto a un árbol de decisión algorítmico simple que permite visualizar los patrones que forman las predicciones. No obstante, en cuanto el conjunto de datos crezca a un buen tamaño y yo descubra lo que es importante, posiblemente utilizaré de nuevo Random Forest, una técnica más poderosa.

Rashad Evans vs. Phil Davis

Fotos de los Peleadores Cortesía de ufc.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Para el evento titular, el modelo ha elegido a Phil Davis a ganar basado en su rendimiento en golpes, derribos, y sumisiones en sus últimas tres peleas. Uno puede argumentar que Rashad Evans se ha enfrentado a competencia más fuerte, pero Davis ha producido estadísticas increíbles de pelea.

Chael Sonnen vs. Michael Bisping

Fotos de los Peleadores Cortesía de ufc.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Para el evento sub-titular de la jornada, el modelo ha escogido a Chael Sonnen a ganar. Él tiene una ventaja superior en derribos, y tiene golpes más precisos. Además, se ha enfrentado a competidores más fuertes. La ventaja de Chael en lucha greco-romana/libre y su eficacia en derribos van a ser demasiado para Michael Bisping.

Demian Maia vs. Chris Weidman

Fotos de los Peleadores Cortesía de ufc.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Para la tercera pelea de la noche, el modelo ha predicho una victoria de Chris Weidman. Su éxito en derribos es superior debido a su pasado en lucha greco-romana/libre; él también tiene dos impresionantes victorias por sumisión en sus últimas 3 peleas. De nuevo, uno puede argumentar que Demian Maia se ha enfrentado a competencia más dura, pero todavía no he descifrado cual es la mejor manera de incluir esa variable en la ecuación del modelo.

Aquí están los resultados del evento del fin de semana pasado:

UFC en FX en Nashville, Tennessee

Melvin Guillard vs. Jim Miller: Miller (Correcto)

Josh Neer vs. Duane Ludwig: Neer (Correcto)

Pat Barry vs. Christian Morecraft: Morecraft (Incorrecto)

Jorge Rivera vs. Eric Schafer: Schafer (Incorrecto)

Charlie Brenneman vs. Daniel Roberts: Brenneman (Correcto)

PRECISIÓN TOTAL HASTA ESTA FECHA: 70%

Nota Editorial: Ésta es la tercera en una serie de columnas con predicciones de peleas escritas por el invitado Jason Noriega. Jason trabaja como analista en un Laboratorio Nacional de los Estados Unidos. Es un entusiasta del desarrollo de modelos de predicción y da conferencias alrededor del país. Él además participa en competencias de desarrollo de modelos de predicción y ha terminado en el 10% superior en unas competencias utilizando varios algoritmos de aprendizaje mecánicos.

El modelo de predicción desarrollado por Jason Noriega para las Selecciones de Jason es la propiedad intelectual con derechos de autor de Jason Noriega, Nery Castillo-McIntyre, y Artes Marciales Mixtas en Español.

Acerca de Nery Castillo-McIntyre

Soy un apasionado fanático del deporte de Artes Marciales Mixtas. Mi deseo es proveer noticias, educación, y comentario original al público hispano-hablante acerca de este excitante deporte que se postula a competir por popularidad mundial con gigantes como el balompié, el baloncesto, el béisbol, y el football americano. Espero que los lectores encuentren este espacio muy informativo, y que se contagien con mi misma fiebre de Artes Marciales Mixtas.

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