{"id":1304,"date":"2025-12-17T20:07:58","date_gmt":"2025-12-17T17:07:58","guid":{"rendered":"http:\/\/api-sport.pro\/?p=1304"},"modified":"2025-12-17T20:07:58","modified_gmt":"2025-12-17T17:07:58","slug":"como-usar-ml-para-identificar-automaticamente-momentos-peligrosos-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/api-sport.pro\/es\/como-usar-ml-para-identificar-automaticamente-momentos-peligrosos-2\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo usar ML para identificar autom\u00e1ticamente momentos peligrosos?"},"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 el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar eventos deportivos y momentos peligrosos?<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-2\">\u00bfQu\u00e9 datos se necesitan para identificar momentos peligrosos en deportes a trav\u00e9s de la API de eventos deportivos?<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-3\">\u00bfC\u00f3mo utilizar la API de eventos deportivos para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de momentos peligrosos?<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-4\">\u00bfC\u00f3mo construir un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para identificar momentos peligrosos en partidos deportivos?<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-5\">Ejemplos de integraci\u00f3n de un modelo de ML con la API de eventos deportivos en Python (REST, Webhook)<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-6\">\u00bfC\u00f3mo evaluar la precisi\u00f3n del modelo y reducir los falsos positivos al buscar momentos peligrosos?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-1\">\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar eventos deportivos y momentos peligrosos?<\/h2>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico en deportes permite la identificaci\u00f3n y marcaje autom\u00e1tico de los episodios m\u00e1s intensos de un partido: situaciones uno a uno, ataques poderosos, momentos con alta probabilidad de gol, tiros peligrosos en hockey o peleas decisivas en esports. En lugar de revisar manualmente horas de transmisiones, el algoritmo se entrena con datos hist\u00f3ricos y aprende a reconocer patrones que preceden a un momento peligroso.<\/p>\n<p>La caracter\u00edstica clave del enfoque es que el modelo no se basa en la opini\u00f3n subjetiva de un experto, sino que extrae patrones de grandes vol\u00famenes de estad\u00edsticas: tiros a puerta, posesi\u00f3n del bal\u00f3n, n\u00famero de duelos, cuotas de las casas de apuestas, secuencia de eventos del juego. Gracias a los datos estructurados proporcionados por la API de eventos deportivos, se pueden construir modelos de ML complejos mientras se lanzan r\u00e1pidamente soluciones MVP.<\/p>\n<p>La plataforma <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">por el API de eventos deportivos api-sport.ru<\/a> proporciona acceso unificado a datos sobre f\u00fatbol, baloncesto, tenis, tenis de mesa, hockey, esports y otros deportes. A trav\u00e9s de la API REST, obtienes partidos, eventos, estad\u00edsticas avanzadas, cuotas de las casas de apuestas y res\u00famenes en video que se pueden utilizar para entrenar y operar modelos que identifican autom\u00e1ticamente momentos peligrosos en tiempo real.<\/p>\n<h3>Ejemplo: obtener una lista de deportes disponibles para an\u00e1lisis de ML.<\/h3>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = 'YOUR_API_KEY'\nBASE_URL = 'https:\/\/api.api-sport.ru'\nheaders = {\n    'Authorization': API_KEY,\n}\nresponse = requests.get(f'{BASE_URL}\/v2\/sport', headers=headers, timeout=5)\nresponse.raise_for_status()\nfor sport in response.json():\n    print(sport&#x5B;'id'], sport&#x5B;'slug'], sport&#x5B;'translations']&#x5B;'ru'])\n<\/pre>\n<p>As\u00ed, puedes listar program\u00e1ticamente todos los deportes soportados y construir tus propios modelos de ML para detectar momentos peligrosos para cada uno, teniendo en cuenta las especificidades de las reglas y la din\u00e1mica del juego.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-2\">\u00bfQu\u00e9 datos se necesitan para identificar momentos peligrosos en deportes a trav\u00e9s de la API de eventos deportivos?<\/h2>\n<p>Para que el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico identifique de manera confiable los momentos peligrosos, necesita al menos tres grupos de datos: una cr\u00f3nica de eventos del juego, estad\u00edsticas detalladas del partido y contexto en forma de alineaciones de equipos y cuotas de casas de apuestas. Todos estos tipos de datos est\u00e1n disponibles en la API: partidos, eventos, estad\u00edsticas extendidas por claves como ballPossession, totalShotsOnGoal, bigChanceCreated, as\u00ed como oddsBase y res\u00famenes de video.<\/p>\n<p>La base del conjunto de datos consiste en partidos hist\u00f3ricos obtenidos a trav\u00e9s de endpoints. <code>\/v2\/{sportSlug}\/partidos<\/code> \u0438 <code>\/v2\/{sportSlug}\/matches\/{matchId}<\/code>. Las respuestas contienen arreglos de liveEvents con una cronolog\u00eda de goles, tarjetas, sustituciones y otros episodios, as\u00ed como matchStatistics con estad\u00edsticas agregadas por per\u00edodos. Para partidos de f\u00fatbol, por ejemplo, puedes extraer tiros desde el \u00e1rea penal, pases precisos en el tercio final, duelos ganados y paradas del portero, y luego vincularlos a la ocurrencia de un momento peligroso o gol.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, para modelos avanzados, se utilizan las cuotas de casas de apuestas del campo oddsBase. Cambios bruscos en las cuotas a menudo reflejan cambios en el equilibrio de poder en el campo, por lo que incluir estas caracter\u00edsticas ayuda a mejorar la calidad de la predicci\u00f3n de episodios peligrosos. Para la calibraci\u00f3n y validaci\u00f3n del modelo, los enlaces a res\u00famenes de video son \u00fatiles, permitiendo una verificaci\u00f3n r\u00e1pida de si los momentos marcados por el algoritmo realmente parecen peligrosos subjetivamente.<\/p>\n<h3>Ejemplo: exportar partidos completados con estad\u00edsticas extendidas para entrenamiento.<\/h3>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = 'YOUR_API_KEY'\nBASE_URL = 'https:\/\/api.api-sport.ru'\nheaders = {'Authorization': API_KEY}\nparams = {\n    'date': '2025-09-03',\n    'status': 'finished',\n}\nresp = requests.get(f'{BASE_URL}\/v2\/football\/matches', headers=headers, params=params, timeout=10)\nresp.raise_for_status()\nmatches = resp.json()&#x5B;'matches']\nfor match in matches:\n    stats = match.get('matchStatistics', &#x5B;])\n    odds = match.get('oddsBase', &#x5B;])\n    print(match&#x5B;'id'], match&#x5B;'homeTeam']&#x5B;'name'], '-', match&#x5B;'awayTeam']&#x5B;'name'])\n    print('\u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430:', len(stats), '\u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432, \u0440\u044b\u043d\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0432\u043e\u043a:', len(odds))\n<\/pre>\n<p>Basado en tales muestras, se construye un conjunto de datos de entrenamiento para el modelo de ML: para cada partido y intervalo de tiempo, se forman caracter\u00edsticas basadas en estad\u00edsticas y eventos, y la etiqueta objetivo refleja la presencia o ausencia de un momento peligroso.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-3\">\u00bfC\u00f3mo utilizar la API de eventos deportivos para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de momentos peligrosos?<\/h2>\n<p>Despu\u00e9s de que el modelo est\u00e1 entrenado, el siguiente paso es conectarlo a flujos de datos actuales. Para ello, basta con recibir partidos actuales con el estado inprogress, actualizar regularmente sus datos desde la API y en cada paso pasar valores frescos de caracter\u00edsticas al motor de ML. Los endpoints <code>\/v2\/{sportSlug}\/partidos<\/code> \u0438 <code>\/v2\/{sportSlug}\/matches\/{matchId}<\/code> contienen campos currentMatchMinute, liveEvents, matchStatistics y oddsBase, que son suficientes para tomar decisiones en tiempo real.<\/p>\n<p>Un escenario t\u00edpico de flujo de trabajo: tu servicio solicita una lista de todos los partidos en vivo en un horario, selecciona los torneos o equipos de inter\u00e9s, y luego extrae estad\u00edsticas detalladas por IDs de partidos. Estos datos se transforman en un conjunto de caracter\u00edsticas, se alimentan al modelo de ML entrenado, que devuelve la probabilidad de que la fase actual del ataque sea un momento peligroso. Si la probabilidad est\u00e1 por encima del valor umbral, creas instant\u00e1neamente un disparador para una notificaci\u00f3n push, una marca en la interfaz o un recorte autom\u00e1tico de video.<\/p>\n<p>La plataforma <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">api-sport.pro<\/a> ya hoy proporciona una API REST estable, y en un futuro cercano, se planea agregar WebSocket para recibir actualizaciones de partidos con un retraso m\u00ednimo y servicios adicionales de IA. Esto permitir\u00e1 una integraci\u00f3n a\u00fan m\u00e1s estrecha de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico con los datos y el procesamiento de eventos casi instant\u00e1neamente, sin sondear frecuentemente la API.<\/p>\n<h3>Ejemplo: monitoreo de partidos en vivo y preparaci\u00f3n de datos para el modelo<\/h3>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = 'YOUR_API_KEY'\nBASE_URL = 'https:\/\/api.api-sport.ru'\nheaders = {'Authorization': API_KEY}\nparams = {\n    'status': 'inprogress',\n}\nresp = requests.get(f'{BASE_URL}\/v2\/football\/matches', headers=headers, params=params, timeout=10)\nresp.raise_for_status()\nfor match in resp.json()&#x5B;'matches']:\n    match_id = match&#x5B;'id']\n    detail = requests.get(\n        f'{BASE_URL}\/v2\/football\/matches\/{match_id}',\n        headers=headers,\n        timeout=10,\n    ).json()\n    minute = detail.get('currentMatchMinute')\n    stats = detail.get('matchStatistics', &#x5B;])\n    events = detail.get('liveEvents', &#x5B;])\n    # \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u044b \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u044e ML\u2011\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\n    print(f'\u041c\u0430\u0442\u0447 {match_id}, \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u0430 {minute}, \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439 {len(events)}')\n<\/pre>\n<p>Este enfoque se escala f\u00e1cilmente a diferentes deportes y torneos, ya que la estructura de las respuestas de la API est\u00e1 unificada y permite la reutilizaci\u00f3n de gran parte del c\u00f3digo de integraci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-4\">\u00bfC\u00f3mo construir un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para identificar momentos peligrosos en partidos deportivos?<\/h2>\n<p>La construcci\u00f3n de un modelo de ML comienza con una definici\u00f3n formal del t\u00e9rmino \u00abmomento peligroso\u00bb. En el f\u00fatbol, esto puede ser un tiro desde dentro del \u00e1rea penal con pocos defensores, una situaci\u00f3n uno a uno, o un episodio que precede a un gol dentro de unos minutos. En hockey \u2014 una serie de tiros desde el punto, en esports \u2014 una pelea masiva de equipo alrededor de un objetivo clave. Esta definici\u00f3n se convierte en una etiqueta objetivo que se calcula en funci\u00f3n de eventos hist\u00f3ricos y estad\u00edsticas de la API.<\/p>\n<p>Luego, se forma un conjunto de datos de entrenamiento: para cada partido, se crean segmentos de tiempo (por ejemplo, cada 30 segundos o 1 minuto), y se calculan caracter\u00edsticas basadas en ellos. Entre ellas pueden estar la posesi\u00f3n del bal\u00f3n durante los \u00faltimos N minutos, el n\u00famero de tiros y pases precisos, el n\u00famero de ataques peligrosos, cambios en las cuotas de los bookmakers, el n\u00famero de faltas y tarjetas. Se entrena un modelo de clasificaci\u00f3n en este conjunto de datos: regresi\u00f3n log\u00edstica, boosting por gradiente, bosque aleatorio o red neuronal, dependiendo del volumen de datos y los requisitos de rendimiento.<\/p>\n<p>Es importante dividir los datos en partes de entrenamiento, validaci\u00f3n y prueba basadas en un principio temporal para evitar filtraciones de informaci\u00f3n del futuro. Para la validaci\u00f3n cruzada en deportes, a menudo se utiliza una ventana deslizante a trav\u00e9s de las temporadas: el modelo se entrena en varias temporadas pasadas y se prueba en torneos m\u00e1s recientes. Este enfoque asegura que el algoritmo ser\u00e1 resistente a cambios en las t\u00e1cticas del equipo y la din\u00e1mica del campeonato.<\/p>\n<h3>Ejemplo: preparaci\u00f3n de un conjunto de datos para el modelo basado en datos de la API<\/h3>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nimport pandas as pd\nAPI_KEY = 'YOUR_API_KEY'\nBASE_URL = 'https:\/\/api.api-sport.ru'\nheaders = {'Authorization': API_KEY}\n# \u0423\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439 \u043f\u043e ID\nmatch_ids = &#x5B;14570728, 14586240]\nrows = &#x5B;]\nfor match_id in match_ids:\n    detail = requests.get(\n        f'{BASE_URL}\/v2\/football\/matches\/{match_id}',\n        headers=headers,\n        timeout=10,\n    ).json()\n    stats_blocks = detail.get('matchStatistics', &#x5B;])\n    # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438\n    for period_block in stats_blocks:\n        period = period_block&#x5B;'period']\n        for group in period_block&#x5B;'groups']:\n            for item in group&#x5B;'statisticsItems']:\n                if item&#x5B;'key'] in &#x5B;'ballPossession', 'totalShotsOnGoal']:\n                    rows.append({\n                        'match_id': match_id,\n                        'period': period,\n                        'metric': item&#x5B;'key'],\n                        'home_value': item&#x5B;'homeValue'],\n                        'away_value': item&#x5B;'awayValue'],\n                        # \u0426\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430: \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\n                        # \u0435\u0451 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u044f\u043c \u0433\u043e\u043b\u0430\/\u0445\u0430\u0439\u043b\u0430\u0439\u0442\u0430\u043c\n                        'label_dangerous': 0,\n                    })\ndf = pd.DataFrame(rows)\nprint(df.head())\n<\/pre>\n<p>Basado en tal dataframe, se a\u00f1ade una variable objetivo correctamente calculada y se procede a entrenar el modelo en cualquier marco de ML: scikit-learn, XGBoost, LightGBM o PyTorch, dependiendo de la arquitectura elegida.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-5\">Ejemplos de integraci\u00f3n de un modelo de ML con la API de eventos deportivos en Python (REST, Webhook)<\/h2>\n<p>La integraci\u00f3n del modelo de aprendizaje autom\u00e1tico con la API de eventos deportivos se puede implementar ya sea como sondeo REST peri\u00f3dico o a trav\u00e9s de su propia capa de Webhook. En el primer caso, un servicio separado solicita actualizaciones sobre los partidos de inter\u00e9s cada pocos segundos, ejecuta los datos a trav\u00e9s del modelo y guarda los resultados en la base de datos o los env\u00eda a la interfaz. En el segundo caso, se puede construir un microservicio que ser\u00e1 llamado desde su backend cada vez que cambie el estado del partido, y en ese momento hacer una llamada a la API y al motor de ML.<\/p>\n<p>Dado que api-sport.ru proporciona una API REST flexible y se est\u00e1 preparando para lanzar suscripciones WebSocket y caracter\u00edsticas adicionales de IA, los desarrolladores pueden evolucionar gradualmente la arquitectura: comenzando con un simple script cron, luego pasando a colas de mensajes y actualizaciones reactivas. Puede obtener una clave API personal en el gabinete del desarrollador en el enlace <a href=\"https:\/\/app.api-sport.ru\">la cuenta personal api-sport.ru<\/a> y \u00fasalo en los encabezados de autorizaci\u00f3n para autorizar todas las solicitudes de datos.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo simplificado de un servicio de Python en Flask que act\u00faa como un manejador de Webhook: recibe una notificaci\u00f3n de tu aplicaci\u00f3n de que el momento peligroso para un partido espec\u00edfico necesita ser recalculado, obtiene datos frescos de la API y llama a una funci\u00f3n de predicci\u00f3n de modelo local.<\/p>\n<h3>Ejemplo: Webhook de Flask que llama al modelo de ML cuando se actualiza un partido<\/h3>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nfrom flask import Flask, request, jsonify\nimport requests\nAPI_KEY = 'YOUR_API_KEY'\nBASE_URL = 'https:\/\/api.api-sport.ru'\nheaders = {'Authorization': API_KEY}\napp = Flask(__name__)\n\ndef predict_danger(features: dict) -&gt; float:\n    # \u0417\u0430\u0433\u043b\u0443\u0448\u043a\u0430: \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0448\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\n    # \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pickle \u0438\u043b\u0438 ML\u2011\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\n    return 0.78\n\n@app.route('\/webhook\/match-updated', methods=&#x5B;'POST'])\ndef match_updated():\n    data = request.get_json(force=True)\n    sport_slug = data.get('sport', 'football')\n    match_id = data&#x5B;'match_id']\n    detail = requests.get(\n        f'{BASE_URL}\/v2\/{sport_slug}\/matches\/{match_id}',\n        headers=headers,\n        timeout=10,\n    ).json()\n    minute = detail.get('currentMatchMinute')\n    stats = detail.get('matchStatistics', &#x5B;])\n    odds = detail.get('oddsBase', &#x5B;])\n    features = {\n        'minute': minute,\n        'stats': stats,\n        'odds': odds,\n    }\n    prob = predict_danger(features)\n    return jsonify({'match_id': match_id, 'danger_probability': prob})\n\nif __name__ == '__main__':\n    app.run(port=8000, debug=True)\n<\/pre>\n<p>Este patr\u00f3n es f\u00e1cilmente extensible: puedes manejar m\u00faltiples deportes, almacenar predicciones en una base de datos, enviarlas al frontend o sistema de push, y construir un ecosistema de an\u00e1lisis completo basado en datos de <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">API de eventos deportivos<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-6\">\u00bfC\u00f3mo evaluar la precisi\u00f3n del modelo y reducir los falsos positivos al buscar momentos peligrosos?<\/h2>\n<p>Despu\u00e9s de entrenar el modelo con datos de la API, es cr\u00edticamente importante evaluar su calidad en partidos hist\u00f3ricos y entender cu\u00e1n confiablemente resalta episodios verdaderamente interesantes. Para tareas de encontrar momentos peligrosos, las m\u00e9tricas clave se convierten en recall, precisi\u00f3n y puntuaci\u00f3n F1. Un alto recall asegura que casi nunca se pierdan fases peligrosas del juego, mientras que una alta precisi\u00f3n significa que el usuario no se ve abrumado por demasiadas falsas alarmas.<\/p>\n<p>Se debe prestar atenci\u00f3n adicional al desequilibrio de clases: los momentos peligrosos ocurren significativamente menos frecuentemente que los episodios regulares del juego. Para combatir esto, se utilizan t\u00e9cnicas de divisi\u00f3n estratificada, funciones de p\u00e9rdida ponderadas y t\u00e9cnicas de sobremuestreo. Para reducir el n\u00famero de falsos positivos, se practica el ajuste del umbral de probabilidad: el modelo puede generar una probabilidad de peligro, y puedes ajustar el valor del umbral en el que el n\u00famero de momentos falsos y perdidos ser\u00e1 aceptable para un escenario espec\u00edfico, desde clips de medios hasta an\u00e1lisis de apuestas.<\/p>\n<p>Basado en datos hist\u00f3ricos de la API, se realiza convenientemente la prueba retrospectiva: reproduces el curso del partido basado en liveEvents y matchStatistics, aplicas el modelo paso a paso en el tiempo y comparas sus decisiones con la ocurrencia de un gol, un momento serio o la adici\u00f3n de un episodio a los res\u00famenes oficiales. Este enfoque proporciona una evaluaci\u00f3n realista del comportamiento del modelo en condiciones cercanas al tiempo real.<\/p>\n<h3>Ejemplo: c\u00e1lculo de m\u00e9tricas de calidad b\u00e1sicas del modelo<\/h3>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nfrom sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix\nimport numpy as np\n# y_true \u0438 y_pred_prob \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u043f\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c \u0431\u044d\u043a\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430\n# y_true: 1 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044d\u043f\u0438\u0437\u043e\u0434 \u0431\u044b\u043b \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u044b\u043c, 0 \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435\n# y_pred_prob: \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\nthreshold = 0.7\ny_true = np.array(&#x5B;0, 1, 0, 1, 1, 0])\ny_pred_prob = np.array(&#x5B;0.1, 0.8, 0.3, 0.9, 0.4, 0.2])\ny_pred = (y_pred_prob &gt;= threshold).astype(int)\nprint('Confusion matrix:')\nprint(confusion_matrix(y_true, y_pred))\nprint('\u041e\u0442\u0447\u0451\u0442 \u043f\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443:')\nprint(classification_report(y_true, y_pred, digits=3))\n<\/pre>\n<p>La revisi\u00f3n regular de m\u00e9tricas, la actualizaci\u00f3n del modelo con temporadas frescas y el uso de datos cada vez m\u00e1s ricos de la API (incluidos las cuotas de los corredores de apuestas y nuevos campos estad\u00edsticos) reducen gradualmente el n\u00famero de falsos positivos y logran un aumento estable en la precisi\u00f3n para encontrar momentos verdaderamente peligrosos.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Content What is machine learning for analyzing sports events and dangerous moments What data is needed to identify dangerous moments in sports through the sports events API How to use the sports events API for automatic detection of dangerous moments How to build a machine learning model to identify dangerous moments in sports matches Examples of integrating an ML model with the sports events API on [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1303,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","faq":"[{\"question\":\"\u0427\u0442\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f ML\u2011\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 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\u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u043b. \u0412 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0435 \u2014 \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f \u0431\u0440\u043e\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u0442\u0430\u043d\u0446\u0438\u0438, \u0432 \u043a\u0438\u0431\u0435\u0440\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0435 \u2014 \u0442\u0438\u043c\u0444\u0430\u0439\u0442 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438\u0437 API \u0434\u043b\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 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