{"id":1240,"date":"2025-12-17T20:08:00","date_gmt":"2025-12-17T17:08:00","guid":{"rendered":"http:\/\/api-sport.pro\/?p=1240"},"modified":"2025-12-17T20:08:00","modified_gmt":"2025-12-17T17:08:00","slug":"como-entrenar-un-modelo-para-predecir-mapas-de-angulos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/api-sport.pro\/es\/como-entrenar-un-modelo-para-predecir-mapas-de-angulos\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo entrenar un modelo para predecir \u00e1ngulos \/ mapas?"},"content":{"rendered":"<div class=\"table-of-contents\">\n<div class=\"table-of-contents-title\">Contenidos<\/div>\n<ul class=\"table-of-contents-ul\">\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-1\">\u00bfQu\u00e9 es un modelo para predecir c\u00f3rners y tarjetas en el f\u00fatbol?<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-2\">\u00bfQu\u00e9 datos se necesitan para un modelo que predice c\u00f3rners y tarjetas en el f\u00fatbol?<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-3\">API para eventos deportivos para obtener estad\u00edsticas sobre c\u00f3rners y tarjetas.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-4\">C\u00f3mo recopilar y preparar datos de la API para entrenar un modelo que prediga c\u00f3rners y tarjetas.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-5\">C\u00f3mo entrenar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir c\u00f3rners y tarjetas en el f\u00fatbol.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-6\">C\u00f3mo evaluar la precisi\u00f3n de un modelo que predice c\u00f3rners y tarjetas basado en estad\u00edsticas de f\u00fatbol.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-7\">C\u00f3mo utilizar un modelo que predice c\u00f3rners y tarjetas en apuestas deportivas y an\u00e1lisis.<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-1\">\u00bfQu\u00e9 es un modelo para predecir c\u00f3rners y tarjetas en el f\u00fatbol?<\/h2>\n<p>Un modelo para predecir c\u00f3rners y tarjetas en el f\u00fatbol es un algoritmo formalizado que eval\u00faa, basado en estad\u00edsticas hist\u00f3ricas y actuales del partido, cu\u00e1ntos tiros de esquina y sanciones disciplinarias (tarjetas amarillas y rojas) ocurrir\u00e1n en el juego. Tales modelos se construyen m\u00e1s a menudo en dos formatos: regresi\u00f3n (prediciendo el n\u00famero exacto de eventos) y probabil\u00edstico (evaluando las posibilidades de que el total de c\u00f3rners o tarjetas supere un valor dado). Un modelo de calidad tiene en cuenta los estilos de los equipos, la fuerza de los oponentes, el contexto del torneo e incluso la din\u00e1mica del partido.<\/p>\n<p>En tareas aplicadas, predecir c\u00f3rners y tarjetas se utiliza para varios prop\u00f3sitos. Los analistas de clubes y las plataformas de medios los utilizan para estad\u00edsticas avanzadas y visualizaciones. Las casas de apuestas y los jugadores profesionales comparan las predicciones del modelo con las cuotas de los corredores de apuestas para encontrar mercados subvalorados. Los proveedores de datos y las startups deportivas integran tales c\u00e1lculos directamente en sus productos, utilizando un flujo confiable de datos de partidos, por ejemplo, a trav\u00e9s de la API de eventos deportivos disponible en el servicio. <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">api-sport.pro<\/a>.<\/p>\n<p>Es importante entender que el modelo no \u00abadivina\u00bb el futuro al azar. Se basa en grandes vol\u00famenes de datos estructurados: estad\u00edsticas detalladas del partido, eventos en vivo, informaci\u00f3n sobre torneos y equipos. Cuanto m\u00e1s rica y limpia sea la fuente de datos, m\u00e1s estables y precisas ser\u00e1n las predicciones. Por lo tanto, la base t\u00e9cnica clave de cualquier modelo que prediga c\u00f3rners y tarjetas es una fuente confiable de estad\u00edsticas con documentaci\u00f3n clara y un formato de respuesta predecible.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-2\">\u00bfQu\u00e9 datos se necesitan para un modelo que predice c\u00f3rners y tarjetas en el f\u00fatbol?<\/h2>\n<p>Para construir un modelo funcional para predecir c\u00f3rners y tarjetas, se requiere un historial de partidos con estad\u00edsticas detalladas post-partido. El nivel m\u00ednimo incluye el n\u00famero total de c\u00f3rners para ambos equipos, el n\u00famero de tarjetas amarillas y rojas, el n\u00famero de faltas y fuera de juego. Sin embargo, para aumentar la precisi\u00f3n, vale la pena agregar indicadores m\u00e1s detallados: posesi\u00f3n del bal\u00f3n, tiros a puerta, el n\u00famero de ataques peligrosos, centros y acciones en el tercio final. En muchas API, estos indicadores est\u00e1n disponibles a trav\u00e9s del bloque de estad\u00edsticas de partidos extendidas, donde cada m\u00e9trica tiene su propia clave.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de los eventos en s\u00ed, el contexto es cr\u00edticamente importante para los modelos. Es deseable tener informaci\u00f3n sobre el torneo y su nivel, la ronda actual, el estado de local o visitante del equipo, la fecha y hora del partido, la ciudad y el estadio donde se lleva a cabo el partido. Es \u00fatil agregar la forma del equipo (resultados de partidos recientes), valores promedio de c\u00f3rners y tarjetas para la temporada, frecuencia de faltas y el estilo de juego de los oponentes. Tales datos permiten que el algoritmo entienda que, por ejemplo, un derbi en la parte alta de la tabla y un partido de colistas al final de la temporada generan perfiles diferentes en t\u00e9rminos de disciplina y c\u00f3rners.<\/p>\n<p>Se debe prestar especial atenci\u00f3n a los datos en vivo si se planea predecir c\u00f3rners y tarjetas en tiempo real. En este caso, se necesitar\u00e1n el minuto actual del partido, el marcador, informaci\u00f3n sobre las tarjetas ya mostradas y el n\u00famero de c\u00f3rners, as\u00ed como el flujo de eventos (faltas, ataques peligrosos, tarjetas rojas). En las API de eventos deportivos, estos datos suelen presentarse como un array de eventos en vivo con tipos de eventos y un bloque separado de estad\u00edsticas por per\u00edodos de partido (ALL, 1ST, 2ND). Es la combinaci\u00f3n de estad\u00edsticas pre-partido y en vivo la que hace que el modelo sea verdaderamente \u00fatil en la pr\u00e1ctica.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-3\">API para eventos deportivos para obtener estad\u00edsticas sobre c\u00f3rners y tarjetas.<\/h2>\n<p>Para entrenar el modelo para predecir c\u00f3rners y tarjetas, el primer paso es organizar una recolecci\u00f3n de datos estable. Esto se facilita por <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">API de eventos deportivos<\/a>, que proporciona informaci\u00f3n estructurada sobre partidos de f\u00fatbol a trav\u00e9s de solicitudes HTTP. El endpoint b\u00e1sico para f\u00fatbol en la documentaci\u00f3n se ve como <code>\/v2\/f\u00fatbol\/partidos<\/code> y devuelve una lista de partidos con el campo <code>estad\u00edsticasDelPartido<\/code>, donde se contienen m\u00e9tricas clave: posesi\u00f3n del bal\u00f3n, tiros, faltas, c\u00f3rners (clave <code>tiros de esquina<\/code>), tarjetas amarillas (clave <code>tarjetas amarillas<\/code>) y otros indicadores.<\/p>\n<p>Para obtener estad\u00edsticas completas de un partido espec\u00edfico, se utiliza el endpoint. <code>\/v2\/f\u00fatbol\/partidos\/{matchId}<\/code>. En la respuesta, se devuelve un objeto de coincidencia, que incluye un array <code>estad\u00edsticasDelPartido<\/code> para diferentes per\u00edodos (TODOS, 1RO, 2DO), as\u00ed como un array <code>eventosEnVivo<\/code>. A trav\u00e9s de <code>eventosEnVivo<\/code> puedes extraer la cronolog\u00eda de tarjetas, ya que cada tarjeta viene como un evento con un tipo <code>tarjeta<\/code>, equipo (local\/visitante) y tiempo en minutos. Si es necesario, para detallar eventos, tambi\u00e9n puedes usar la ruta <code>\/v2\/f\u00fatbol\/partidos\/{matchId}\/eventos<\/code>, que devuelve el registro completo de eventos por separado de la informaci\u00f3n principal del partido.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de una solicitud simple en Python que llama a la API, recupera partidos para una fecha espec\u00edfica y extrae estad\u00edsticas b\u00e1sicas sobre c\u00f3rners y tarjetas amarillas. Se utiliza una clave de API para la autorizaci\u00f3n, que se puede obtener en <a href=\"https:\/\/app.api-sport.ru\">la cuenta personal.<\/a> despu\u00e9s de registrarse en la plataforma.<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = &quot;\u0412\u0410\u0428_API_\u041a\u041b\u042e\u0427&quot;\nBASE_URL = &quot;https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches&quot;\nparams = {\n    &quot;date&quot;: &quot;2025-09-03&quot;  # \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 YYYY-MM-DD\n}\nheaders = {\n    &quot;Authorization&quot;: API_KEY\n}\nresponse = requests.get(BASE_URL, params=params, headers=headers)\nresponse.raise_for_status()\ndata = response.json()\nfor match in data.get(&quot;matches&quot;, &#x5B;]):\n    stats_all = next(\n        (s for s in match.get(&quot;matchStatistics&quot;, &#x5B;]) if s.get(&quot;period&quot;) == &quot;ALL&quot;),\n        None,\n    )\n    if not stats_all:\n        continue\n    corners = None\n    yellow_cards = None\n    for group in stats_all.get(&quot;groups&quot;, &#x5B;]):\n        for item in group.get(&quot;statisticsItems&quot;, &#x5B;]):\n            if item.get(&quot;key&quot;) == &quot;cornerKicks&quot;:\n                corners = (item.get(&quot;homeValue&quot;), item.get(&quot;awayValue&quot;))\n            if item.get(&quot;key&quot;) == &quot;yellowCards&quot;:\n                yellow_cards = (item.get(&quot;homeValue&quot;), item.get(&quot;awayValue&quot;))\n    print(match&#x5B;&quot;id&quot;], &quot;\u0443\u0433\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435:&quot;, corners, &quot;\u0436\u0435\u043b\u0442\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b:&quot;, yellow_cards)\n<\/pre>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-4\">C\u00f3mo recopilar y preparar datos de la API para entrenar un modelo que prediga c\u00f3rners y tarjetas.<\/h2>\n<p>Despu\u00e9s de haber dominado los endpoints b\u00e1sicos, el siguiente paso es la recopilaci\u00f3n masiva de datos hist\u00f3ricos. Esto se suele hacer por temporada o torneo: utilizando los endpoints de categor\u00eda y torneo, obtienes una lista de competiciones y temporadas, y luego para cada temporada, recopilas todos los partidos a trav\u00e9s de <code>\/v2\/f\u00fatbol\/partidos<\/code> con filtros <code>torneo_id<\/code>, <code>temporada_id<\/code> o por rango de fechas. El objetivo es crear una tabla donde cada fila corresponda a un partido, y las columnas contengan caracter\u00edsticas y variables objetivo, como el n\u00famero total de c\u00f3rners y tarjetas por equipos.<\/p>\n<p>En la etapa de preparaci\u00f3n, es importante llevar los datos a un formato unificado. Los indicadores estad\u00edsticos de <code>estad\u00edsticasDelPartido<\/code> deben ser cuidadosamente desglosados: para cada clave de inter\u00e9s (por ejemplo, <code>tiros de esquina<\/code>, <code>tarjetas amarillas<\/code>, <code>faltas<\/code>, <code>totalDisparosALaPorter\u00eda<\/code>, <code>posesi\u00f3nDelBal\u00f3n<\/code>) crear campos num\u00e9ricos separados. Si est\u00e1s utilizando eventos en vivo de <code>\/eventos<\/code> or <code>eventosEnVivo<\/code>, entonces para cada tarjeta, se pueden calcular caracter\u00edsticas adicionales: el minuto de la primera tarjeta amarilla, si hay tarjetas rojas, el n\u00famero de tarjetas antes del minuto 60, y as\u00ed sucesivamente. El conjunto de datos final se almacena convenientemente en una base de datos o en formato CSV\/Parquet, para que pueda ser cargado r\u00e1pidamente en herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s tarde.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de un script de Python que itera sobre una lista de IDs de partidos, crea una plantilla para el futuro conjunto de entrenamiento y la guarda en CSV. En un proyecto real, lo complementar\u00edas con bucles sobre temporadas, registro y manejo de errores, pero la estructura b\u00e1sica seguir\u00e1 siendo similar.<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport csv\nimport requests\nAPI_KEY = &quot;\u0412\u0410\u0428_API_\u041a\u041b\u042e\u0427&quot;\nBASE_URL = &quot;https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches\/{}&quot;\nHEADERS = {&quot;Authorization&quot;: API_KEY}\nmatch_ids = &#x5B;14570728, 14586240]  # \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 ID \u043c\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439\nwith open(&quot;matches_corners_cards.csv&quot;, &quot;w&quot;, newline=&quot;&quot;, encoding=&quot;utf-8&quot;) as f:\n    writer = csv.writer(f)\n    writer.writerow(&#x5B;\n        &quot;match_id&quot;, &quot;tournament_id&quot;, &quot;season_id&quot;,\n        &quot;home_corners&quot;, &quot;away_corners&quot;,\n        &quot;home_yellow&quot;, &quot;away_yellow&quot;,\n        &quot;home_fouls&quot;, &quot;away_fouls&quot;,\n        &quot;home_shots&quot;, &quot;away_shots&quot;,\n    ])\n    for mid in match_ids:\n        resp = requests.get(BASE_URL.format(mid), headers=HEADERS)\n        resp.raise_for_status()\n        match = resp.json()\n        stats_all = next(\n            (s for s in match.get(&quot;matchStatistics&quot;, &#x5B;]) if s.get(&quot;period&quot;) == &quot;ALL&quot;),\n            None,\n        )\n        if not stats_all:\n            continue\n        metrics = {&quot;cornerKicks&quot;: (0, 0), &quot;yellowCards&quot;: (0, 0), &quot;fouls&quot;: (0, 0), &quot;totalShotsOnGoal&quot;: (0, 0)}\n        for group in stats_all.get(&quot;groups&quot;, &#x5B;]):\n            for item in group.get(&quot;statisticsItems&quot;, &#x5B;]):\n                key = item.get(&quot;key&quot;)\n                if key in metrics:\n                    metrics&#x5B;key] = (item.get(&quot;homeValue&quot;), item.get(&quot;awayValue&quot;))\n        writer.writerow(&#x5B;\n            match&#x5B;&quot;id&quot;],\n            match&#x5B;&quot;tournament&quot;]&#x5B;&quot;id&quot;],\n            match&#x5B;&quot;season&quot;]&#x5B;&quot;id&quot;],\n            *metrics&#x5B;&quot;cornerKicks&quot;],\n            *metrics&#x5B;&quot;yellowCards&quot;],\n            *metrics&#x5B;&quot;fouls&quot;],\n            *metrics&#x5B;&quot;totalShotsOnGoal&quot;],\n        ])\n<\/pre>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-5\">C\u00f3mo entrenar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir c\u00f3rners y tarjetas en el f\u00fatbol.<\/h2>\n<p>Despu\u00e9s de preparar el conjunto de datos, puedes proceder a la construcci\u00f3n del modelo. En la pr\u00e1ctica, es conveniente dividir la tarea en varias subtareas. Para los c\u00f3rners, a menudo se utilizan modelos de regresi\u00f3n que predicen el n\u00famero de c\u00f3rners para cada equipo o el total general. Para las tarjetas, tanto la regresi\u00f3n (n\u00famero de tarjetas amarillas y rojas) como la clasificaci\u00f3n funcionan bien: la probabilidad de que haya m\u00e1s de un cierto umbral de tarjetas en el partido (por ejemplo, un total de m\u00e1s de 4.5). Los algoritmos t\u00edpicos incluyen regresi\u00f3n lineal y log\u00edstica, bosques aleatorios, aumento de gradiente (XGBoost, LightGBM), as\u00ed como redes neuronales si el volumen de datos es grande.<\/p>\n<p>Antes del entrenamiento, el conjunto de datos se divide en muestras de entrenamiento y prueba considerando el tiempo: es importante que el modelo aprenda de partidos m\u00e1s antiguos y se pruebe en los m\u00e1s recientes, de lo contrario habr\u00e1 una \u00abfiltraci\u00f3n\u00bb de informaci\u00f3n futura. Las caracter\u00edsticas num\u00e9ricas se normalizan o estandarizan si es necesario, y las categ\u00f3ricas (torneo, pa\u00eds, esquema t\u00e1ctico) se codifican utilizando codificaci\u00f3n one-hot o codificaci\u00f3n de objetivo. Como variables objetivo, puedes usar tanto valores exactos (por ejemplo, el n\u00famero total de c\u00f3rners para equipos locales y visitantes) como etiquetas binarias (total m\u00e1s\/menos de 9.5 c\u00f3rners, presencia de una tarjeta roja, etc.).<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo simplificado de entrenamiento de un modelo de regresi\u00f3n para predecir el n\u00famero total de c\u00f3rners en un partido utilizando la biblioteca scikit-learn. Se asume que ya has creado una tabla con caracter\u00edsticas y una columna objetivo. <code>total_corners<\/code> basado en los datos subidos desde <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">api-sport.pro<\/a>.<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport pandas as pd\nfrom sklearn.model_selection import train_test_split\nfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressor\nfrom sklearn.metrics import mean_absolute_error\n# \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\ndata = pd.read_csv(&quot;matches_corners_cards_features.csv&quot;)\nFEATURES = &#x5B;\n    &quot;home_avg_corners&quot;, &quot;away_avg_corners&quot;,\n    &quot;home_avg_fouls&quot;, &quot;away_avg_fouls&quot;,\n    &quot;home_avg_yellow&quot;, &quot;away_avg_yellow&quot;,\n    &quot;home_shots&quot;, &quot;away_shots&quot;,\n]\nTARGET = &quot;total_corners&quot;\nX = data&#x5B;FEATURES]\ny = data&#x5B;TARGET]\nX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(\n    X, y, test_size=0.2, shuffle=False  # \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0447\u0430\u0445\n)\nmodel = RandomForestRegressor(\n    n_estimators=300,\n    max_depth=8,\n    random_state=42,\n    n_jobs=-1,\n)\nmodel.fit(X_train, y_train)\npreds = model.predict(X_test)\nmae = mean_absolute_error(y_test, preds)\nprint(&quot;MAE \u043f\u043e \u0442\u043e\u0442\u0430\u043b\u0443 \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432\u044b\u0445:&quot;, mae)\n<\/pre>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-6\">C\u00f3mo evaluar la precisi\u00f3n de un modelo que predice c\u00f3rners y tarjetas basado en estad\u00edsticas de f\u00fatbol.<\/h2>\n<p>La evaluaci\u00f3n del modelo es una etapa cr\u00edtica que muestra si las predicciones se pueden confiar en condiciones reales. Para fines num\u00e9ricos (n\u00famero de c\u00f3rners, n\u00famero de tarjetas), las m\u00e9tricas MAE (error absoluto medio) y RMSE (ra\u00edz del error cuadr\u00e1tico medio) son populares. Miden el error promedio de predicci\u00f3n en \u00abeventos\u00bb: cu\u00e1nto se equivoca t\u00edpicamente el modelo en el n\u00famero de c\u00f3rners o tarjetas. Para modelos probabil\u00edsticos que generan las posibilidades de superar un total determinado o recibir una tarjeta roja, generalmente se utilizan ROC-AUC, logloss y Brier score. Estas m\u00e9tricas ayudan a entender qu\u00e9 tan bien clasifica el modelo los resultados y cu\u00e1n calibradas est\u00e1n sus probabilidades.<\/p>\n<p>Es importante evaluar el modelo no solo por m\u00e9tricas globales, sino tambi\u00e9n por su estabilidad a lo largo del tiempo y segmentos. Por ejemplo, se puede verificar la calidad por separado para las ligas principales y divisiones inferiores, para partidos de favoritos y desvalidos, por temporadas. Otro paso obligatorio es un pseudo-backtest: reproducir la secuencia cronol\u00f3gica de partidos, donde en cada paso se utiliza solo la informaci\u00f3n que estaba disponible en el momento del partido. Esto es especialmente importante si planeas usar datos en vivo y suscripciones WebSocket para actualizar probabilidades en tiempo real en el futuro.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de c\u00e1lculo de m\u00e9tricas b\u00e1sicas para un modelo que predice el n\u00famero total de c\u00f3rners y un modelo binario que eval\u00faa la probabilidad de que se muestren m\u00e1s de 4.5 tarjetas en un partido. Tal an\u00e1lisis ayudar\u00e1 a entender qu\u00e9 tan adecuado es el modelo para su uso pr\u00e1ctico en paneles anal\u00edticos o integraci\u00f3n con la l\u00ednea del corredor a trav\u00e9s del campo <code>oddsBase<\/code> en las respuestas de la API.<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nfrom sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, roc_auc_score, brier_score_loss\nimport numpy as np\n# y_true_corners, y_pred_corners \u2014 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u043e\u0442\u0430\u043b \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432\u044b\u0445\n# y_true_cards_binary, y_pred_cards_proba \u2014 \u0444\u0430\u043a\u0442 (0\/1) \u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442 &gt; 4.5\nmae = mean_absolute_error(y_true_corners, y_pred_corners)\nrmse = mean_squared_error(y_true_corners, y_pred_corners, squared=False)\nauc = roc_auc_score(y_true_cards_binary, y_pred_cards_proba)\nbrier = brier_score_loss(y_true_cards_binary, y_pred_cards_proba)\nprint(f&quot;MAE \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432\u044b\u0445: {mae:.3f}&quot;)\nprint(f&quot;RMSE \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432\u044b\u0445: {rmse:.3f}&quot;)\nprint(f&quot;ROC-AUC \u043f\u043e \u0442\u043e\u0442\u0430\u043b\u0443 \u043a\u0430\u0440\u0442 &gt; 4.5: {auc:.3f}&quot;)\nprint(f&quot;Brier score \u043f\u043e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c: {brier:.3f}&quot;)\n<\/pre>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-7\">C\u00f3mo utilizar un modelo que predice c\u00f3rners y tarjetas en apuestas deportivas y an\u00e1lisis.<\/h2>\n<p>La aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica del modelo de predicci\u00f3n de c\u00f3rners y tarjetas depende directamente de la calidad y relevancia de los datos. En an\u00e1lisis deportivos, tales modelos est\u00e1n integrados en tableros y reportes: muestran el n\u00famero esperado de c\u00f3rners y tarjetas en los pr\u00f3ximos partidos, construyen distribuciones de probabilidad para totales y visualizan comparaciones de estilo de equipo. Para plataformas de medios y aficionados, esta es una oportunidad para ofrecer a la audiencia estad\u00edsticas m\u00e1s profundas que solo el marcador y los goles esperados. Dentro de clubes y academias, tales c\u00e1lculos ayudan a analizar la disciplina del equipo, tendencias en faltas y riesgos de expulsiones en escenarios de juego espec\u00edficos.<\/p>\n<p>En apuestas y gesti\u00f3n de riesgos, el modelo sirve como base para evaluar las cuotas \u00abjustas\u00bb. Al comparar las probabilidades predichas con la l\u00ednea del corredor obtenida a trav\u00e9s del campo <code>oddsBase<\/code> en las respuestas de la API, se pueden encontrar discrepancias y determinar apuestas de valor para los mercados de c\u00f3rners y tarjetas. Las empresas de apuestas y los traders utilizan tales modelos para la fijaci\u00f3n automatizada de cuotas y el ajuste din\u00e1mico de la l\u00ednea basado en datos en vivo. Aqu\u00ed, los puntos finales en vivo y el desarrollo de infraestructura hacia WebSocket, as\u00ed como el uso de m\u00f3dulos de IA, son particularmente \u00fatiles, lo que la plataforma <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">api-sport.pro<\/a> planea expandir.<\/p>\n<p>T\u00e9cnicamente, la integraci\u00f3n se ve as\u00ed: tu aplicaci\u00f3n solicita peri\u00f3dicamente datos sobre partidos pr\u00f3ximos y actuales a trav\u00e9s de la API, los sustituye en el modelo entrenado y guarda los resultados en su propia base de datos o los almacena en cach\u00e9. Luego, sobre estas predicciones, construyes una interfaz: un feed de partidos con esquinas y tarjetas esperadas, destacando juegos potencialmente \u00abcalientes\u00bb, se\u00f1ales para los traders. Para lanzar tal contorno, es suficiente organizar el acceso y obtener una clave en <a href=\"https:\/\/app.api-sport.ru\">la cuenta personal.<\/a>, despu\u00e9s de lo cual puedes conectar el modelo de predicci\u00f3n de esquinas y tarjetas a cualquier producto, desde un panel de an\u00e1lisis interno hasta un servicio de apuestas p\u00fablico.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Content What is the model for predicting corners and cards in football What data is needed for the model to predict corners and cards in football API for sports events to obtain statistics on corners and cards How to collect and prepare data from the API for training the model for predicting corners and cards How to train a machine learning model to predict corners and cards 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