En un interesante artículo publicado por Stata, se explora la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para predecir el valor de mercado de los futbolistas. Utilizando la nueva suite de comandos h2oml, integrada con la plataforma H2O, los usuarios de Stata pueden aplicar modelos como Gradient Boosting Machine (GBM) y Random Forest (RF) sin necesidad de programación avanzada.

Este estudio demuestra cómo los datos de desempeño en el campo (goles, asistencias, minutos jugados, etc.) pueden utilizarse para modelar el valor estimado de un jugador, informando decisiones sobre transferencias, contratos y estrategias de fichaje.

La nota completa ofrece una guía paso a paso del flujo de trabajo en Stata, mostrando que el machine learning está cada vez más accesible para investigadores deportivos, analistas de datos y gestores de equipos profesionales.

Ver la nota completa: https://www.stata.com/stata-news/news40-3/ensemble-decision-trees/