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El problema de evaluar el rendimiento de los futbolistas está despertando el interés de muchas empresas y de la comunidad científica, gracias a la disponibilidad de datos masivos que capturan todos los eventos generados durante un partido (p. ej., entradas, pases, tiros, etc.). Desafortunadamente, no existe una métrica consolidada y ampliamente aceptada para medir la calidad del desempeño en todas sus facetas. En este artículo, diseñamos e implementamos un ranking de jugadores basado en datos que ofrece una evaluación justificada de como distintos atributos contribuyen aumentar la probabilidad de victoria de un equipo.
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Usando dos conjuntos de datos, el primero con información a nivel de equipo desde el año 2017 al 2022 para la primera división del futbol chileno determinamos el desempeño de los equipos clasificándolos en victoria y no victoria. El segundo set de datos contiene información de todos los jugadores chilenos en competencia. Basándonos en el criterio experto, desarrollados un procedimiento de co-ocurrencia donde detectamos los atributos comunes existentes en ambos sets de datos. Con estos atributos comunes entrenamos un modelo que nos permite obtener el ponderador para cada atributo y con ellos construir el ranking por jugador.
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Finalmente clasificamos a cada jugador de acuerdo con su rol en el equipo: Arquero, Defensa, Lateral Derecho, Lateral Izquierdo, Mediocampista Defensivo, Mediocampista, Mediocampista Ofensivo y Delantero. Con esto extendemos el ranking por posición y podemos conformar un plantel que maximizaría la probabilidad de victoria de un equipo.