Repositorio GitHub
CódigoCodigo fuente, estructura del proyecto y documentacion tecnica disponible en GitHub.
MásterFinalizado
Expected Goals xG - StatsBomb
Dossier de Data Science aplicado al futbol
Daniel Garcia NiloDossier del proyecto
PythonStatsBombPandasscikit-learnXGBoostMatplotlibSeaborn
Descripción
Qué es y qué resuelve
Notebook de Data Science para construir y evaluar un modelo de Expected Goals con datos abiertos de StatsBomb.
Proyecto centrado en modelar la probabilidad de gol de cada tiro mediante feature engineering futbolistico, modelos supervisados, evaluacion, calibracion y visualizacion de resultados. La pagina queda preparada para incorporar notebook, memoria, graficas, pruebas y entregables del proyecto.
Expected Goals como problema de analitica deportiva
El proyecto parte de una idea sencilla: no todos los tiros tienen la misma probabilidad de acabar en gol. El xG intenta medir esa probabilidad usando la posicion y el contexto de cada disparo.
El notebook se apoya en una estructura compatible con StatsBomb Open Data y mantiene un fallback reproducible cuando los JSON originales no estan disponibles localmente.
Predecir la probabilidad de gol de cada tiro
- Preparar un dataset de tiros compatible con StatsBomb Open Data
- Crear variables futbolisticas interpretables: distancia, angulo, parte del cuerpo, tipo de jugada, presion y zona
- Construir una variable propia de big_chance y una metrica de eficiencia ofensiva
- Comparar Logistic Regression, Random Forest y XGBoost
- Evaluar con ROC-AUC, Brier Score y curvas de calibracion
Visualizacion principal
Visualizacion principal
Espacio para graficas, metricas o resultados del modelo.
Ordenar y calibrar probabilidades
La evaluacion no se centra solo en acertar goles. En xG es clave que las probabilidades esten calibradas: un conjunto de tiros con 0.10 xG deberia convertirse en gol aproximadamente el 10% de las veces.
Recursos
Archivos del proyecto
Documentación, notebooks, entregables y archivos organizados como dossier consultable.
Presentacion del proyecto
PresentaciónPresentacion del proyecto de master Expected Goals xG con StatsBomb.
Nota
El proyecto queda marcado como finalizado y el notebook local esta disponible como recurso consultable.
No se muestran metricas numericas finales porque no aparecen como salida textual verificable en el notebook revisado.