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    <title>Pronosticando Tokio</title>
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    <meta name="keywords" content="tokio, postdataclub, matcom, uh, gia, predicciones">
    <meta name="description" content="Una predicción compleja">

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    <meta property="og:description" content="Pronosticando varios deportes">
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        <p>Pronósticos</p>
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    <div id="info" class=" team">
        <p>Pronosticar el resultado de los distintos deportes implica una gran complejidad, pues todos tienen
            características diferentes. Aunque
            algunos tienen elementos similares como pueden
            ser, por ejemplo, los deportes de combate o los de marcas y tiempos, para todos no existen los mismos datos
            o no funcionan por igual los mismos modelos
            predictivos. Por estas razones, para cada deporte que se pronosticó se definió su propio modelo de
            pronóstico. Asimismo, para el medallero general se debían
            tener en cuenta todos los deportes y, por tanto, se trabajó en varias alternativas de modelos.
        </p>
        <p>
            Estas son las ideas generales que se tuvieron en cuenta para crear un
            modelo de pronóstico por cada deporte que vaticinamos,
        </p>


        <p class="label">Modelos de Pronóstico para el Atletismo</p>
        <p>
            Las predicciones del atletismo se realizaron basadas en simulaciones que permiten obtener un resultado por cada
            uno de los eventos que se pronosticaron.
        </p>
        <p>
            Los datos relativos a cada uno de los atletas fueron extraídos del sitio de <a
                href="http://www.worldathletics.org">World Athletics</a>.
            De allí se obtuvo la
            información de las marcas o tiempos de los atletas en las competencias reportadas desde el año 2018 hasta el
            2021.
            Se tuvieron en cuenta las competencias bajo techo para eventos en los que existe unra relativa igualdad de
            condiciones (los eventos de saltos
            y la impulsión de la bala).
        </p>
        <p>
            Posteriormente, se
            realizó un trabajo de preprocesamiento con el vector de resultados para cada atleta, en el cual se ponderan
            las
            marcas más recientes. Se eligió una ponderación lineal definida como [4,3,2,1], lo que significa que las
            marcas realizadas en el 2021 aparecerán cuatro veces, las del 2020 se repetirán tres veces en el vector y
            así sucesivamente. En determinados eventos, debido a las pocas marcas o competiciones, motivadas por la
            Pandemia que afecta al mundo se variaron los años tenidos en cuenta así como la ponderación.
            Se agregó, además, un parámetro alpha a la ponderación que altera las marcas de la siguiente manera:
        </p>
        <ul>
            <li>pond_val = (1 + alpha/cant_marcas) </li>
            <li>marca_i = marca_i * pond_val</li>
        </ul>
        <p>
            De esta forma, mientras menos marcas tiene un atleta mayor será el valor resultante de cada marca (para
            eventos donde se busca maximizar el valor de la marca se toma alpha negativo). Consecuentemente, esto hace
            que los atletas con mayor cantidad de marcas tengan mejores resultados (se puede interpretar como un factor
            de experiencia).
        </p>
        <p>
            Para estimar las marcas que harán los atletas en cada evento se utiliza un modelo Kernel Distribution
            Estimation (KDE)
            para estimar la función de densidad de probabilidad de las marcas o tiempos.
        </p>
        <p>
            Posteriormente, se realizaron como mínimo 5000 simulaciones para cada uno de los eventos y se obtiene un
            pronóstico atendiendo a los valores que más se repiten. Es decir, para seleccionar el orden los
            participantes en la competencia, se calcula la moda de los lugares en los que quedó cada atleta. Es
            seleccionado el atleta que más se repite el primer lugar, luego el que más repite el segundo lugar sin ser
            el primero y así sucesivamente.
        </p>


        <p class="label">Modelos de Pronóstico para la Natación</p>
        <p>
            Los modelos de pronóstico de la Natación utilizaron un enfoque basado en simulaciones. El proceso de
            simulación se dividió en tres procesos o componentes fundamentales:
        </p>
        <ol>
            <li>La obtención de los datos: listado de nadadores inscritos y restricciones como nadadores eliminados de
                cierto evento o el rango de tiempo del cual tomar los datos
            </li>
            <li>
                La simulación de un torneo específico
            </li>
            <li>
                La tabla de resultados: los podios resultantes por cada evento en cada simulación
            </li>
        </ol>
        <p>
            En el proceso de obtención de los datos se intentó garantizar que estos cumplieran las restricciones de rango
            de
            tiempo, nadadores eliminados y nadadores inscritos en las Olimpiadas.
        </p>
        <p>
            El proceso de simular el torneo fue el encargado de producir una instancia de torneo para cada simulación. En
            caso de que no existir un listado de nadadores preestablecido, el torneo no devolverá nada al iniciarlo. Los
            torneos se ejecutaron por niveles (eliminatorias, semifinales y la final), enfrentando en cada nivel a los
            nadadores con mejor tiempo del nivel anterior. Un torneo termina una vez se hayan enfrentado los deportistas
            que
            forman el último nivel: el nivel compuesto solo por 8 nadadores.
        </p>
        <p>
            Para decir quién entre los nadadores
            resultó con mejor tiempo se tiene el nombre del
            nadador, su mejor tiempo del ranking de la FINA, el nombre de su equipo, su media y la
            varianza del conjunto de sus marcas. Este método calcula una variable aleatoria de distribución normal a
            partir de la media y la varianza de cada nadador, además de utilizar la varianza de los jugadores con los
            que nada en cada Serie para aumentar o disminuir la varianza propia a la hora de devolver el resultado. Cada
            torneo se organizó en el modo en que se organizan los torneos olímpicos.
        </p>
        <p>
            Para obtener un pronóstico, se ejecutaron múltiples simulaciones, resultando en distintos podios por cada
            evento, cada uno con
            una probabilidad de 1/N (N es el número de simulaciones).
            Los N podios fueron mezclados posteriormente por lugar (Primer,
            Segundo y Tercer Lugar) y sumadas las probabilidades para así determinar la probabilidad de cada nadador de
            coger ese lugar. Luego se unieron los valores para los tres lugares en uno solo para materializar la probabilidad
            de cada uno de
            estos finalistas de coger podio solamente, sumándose sus respectivas probabilidades para cada lugar. Es este
            último valor el que se usó para las predicciones finales.
        </p>
        <p>
            Los datos de los nadadores y sus resultados fueron extraidos desde el sitio de la Federación Internacional
            de Natación (<a href="http://www.fina.org">FINA</a>).
        </p>


        <p class="label">Modelos de Pronóstico para la Lucha, el Taekwondo, el Boxeo y el Judo</p>
        <p>
            En el caso de los deportes de combate como la Lucha, el Taekwondo, el Boxeo y el Judo, fue utilizado un
            enfoque basado en simulaciones para obtener los pronósticos.
        </p>
        <p>
            La simulación tiene cuatro componentes fundamentales:
        </p>
        <ol>
            <li>
                El organigrama
            </li>
            <li>
                La tabla de probabilidades P
            </li>
            <li>
                La tabla de probabilidades R
            </li>
            <li>
                La tabla de probabilidades I
            </li>
        </ol>
        <p>
            La tabla de probabilidades P(X,Y) estima la probabilidad de que el deportista X gane al deportista Y según
            información de combates directos entre ambos.
        </p>
        <p>
            La tabla de probabilidades R(X,Y) estima la probabilidad de que el deportista X quede en una posición mejor
            a la del deportista Y en un torneo en el que ambos participaron, o sea, estima la probabilidad de que X gane
            a Y según información de torneos en los que participaron ambos pero no necesariamente combatieron de forma directa.
        </p>
        <p>
            La tabla de probabilidades I(X,Y) estima la probabilidad de que el deportista X gane al deportista Y según
            información global inherente de cada deportista, o sea, estima la probabilidad de victoria según el número
            de combates ganados o perdidos a nivel global.
        </p>
        <p>
            En los tres casos, la información de combates o torneos se pondera según el año en que se realizaron,
            priorizando la información de los torneos más recientes. Se usa la siguiente función de peso: 1 /
            raiz_cuadrada(2022
            - año).
        </p>
        <p>
            El organigrama es el encargado de producir un instancia específica de torneo para cada simulación; en caso
            de que no haya un organigrama oficial preestablecido, cada instancia de torneo se forma a partir de un
            ordenamiento arbitrario de los deportistas a combatir. Los torneos se ejecutan por niveles, enfrentando en
            cada nivel a los ganadores del nivel anterior. Un torneo termina una vez hayan combatido los deportistas que
            forman el penúltimo nivel: el nivel compuesto solo por dos deportistas.
        </p>
        <p>
            Para decidir quién entre una par de deportistas X y Y resultará ganador de un combate, se calcula C(X,Y) en
            el intervalo [0,1],
            valor que estima la probabilidad de que el deportista X gane al deportista Y en un combate. Para toda pareja
            de deportistas, se garantiza que C(X,Y) = 1 - C(Y, X). El ganador se decide bajo una de las siguientes
            estrategias configuradas a priori:
        </p>
        <ul>
            <li>
                Max: seleccionar de forma determinista entre X y Y aquel más probable
                según C(X,Y) y C(Y,X) respectivamente
            </li>
            <li>
                Bernoulli: seleccionar estocásticamente X con probabilidad C(X,Y) o Y en caso contrario.
            </li>
        </ul>
        <p>
            Las tablas de probabilidades P,R e I se utilizan para calcular C(X,Y). En caso de existir registro para
            (X,Y)
            en P, se toma C(X,Y) = P(X,Y); de no ser así, se procede análogamente primero con la tabla R y luego con la
            tabla I. En caso de no existir un registro en las tablas P, R e I, se utiliza el valor C(X,Y) = 0.5
            por defecto.
        </p>
        <p>
            Para obtener un pronóstico, se ejecutan múltiples simulaciones, resultando en distintos rankings de los
            deportistas. Los distintos
            rankings son mezclados posteriormente en uno solo a partir de ordenar los deportistas según la media y
            varianza de las posiciones que obtuvieron entre los distintos rankings individuales. Las medallas de oro,
            plata y
            bronces se asignan a las primeras cuatro posiciones en el ranking final respectivamente.
        </p>
        <p>
            En el caso de la Lucha los datos de los deportistas fueron extraidos desde la <a
                href=" www.iat.uni-leipzig.de/datenbanken/dbwrestling">base de datos</a> de la Universidad de Leipzig.
            Con
            estos datos,
            para computar P(X,Y), se calculó la fracción de combates ganados por el deportista X sobre el total de
            combates entre los deportistas X y Y.
        </p>
        <p>
            Para computar R(X,Y), se calculó la función rank_inherente(X, Y) como el promedio (ponderado por fechas) de
            las
            posiciones (normalizadas según el total de participantes) alcanzadas por el deportista X en torneos en los
            que también participó el deportista Y. Análogamente se calculó rank_inherente(Y, X). Siendo A el deportista
            que obtuvo el menor rank_inherente y B el que obtuvo el mayor rank_inherente, se computa finalmente R(A,B) =
            rank_inherente(A,B) / rank_inherente(B,A) / 2, y R(B,A) = 1 - R(A,B).
        </p>
        <p>
            Para computar I(X,Y), se calculó rank_inherente(X) con la fracción de combates ganados por el deportista X
            sobre el total de combates en los que participó. Análogamente se calculó rank_inherente(Y). Siendo A el
            deportista que obtuvo el menor rank_inherente y B el que obtuvo el mayor rank_inherente, se computa
            finalmente I(A,B) = rank_inherente(A) / rank_inherente(B) / 2, e I(B,A) = 1 - I(A,B).
        </p>
        <p>
            En el calculo de las tablas P, R e I se ponderó el peso de los combates según el año en que se realizaron.
        </p>
        <p>
            Para el caso del Taekwondo los datos fueron extraídos desde <a href="http://www.taekwondodata.com/">Taekwondo
                Data</a>.
            El procedimiento que se siguió fue similar al de la Lucha, excepto que en este caso no fue posible calcular
            la tabla R.
        </p>
        <p>
            En el Boxeo los datos fueron obtenidos desde el sitio de la Asociación Internacional de Boxeo (<a
                href="http://www.aiba.org/">AIBA</a>). Se siguió el mismo
            modelo de la Lucha. En los tres casos (de la Lucha, el Taekwondo y el Boxeo) la estrategia para determinar
            el ganador fue Bernoulli.
        </p>
        <p>
            Los datos del Judo fueron obtenidos desde el sitio de la Federación Internacional de Judo (<a
                href="http://www.ijf.org/">IJF</a>). Se siguó el
            mismo esquema de la Lucha en cuanto al cómputo de las tablas P, R e I.
        </p>
        <p>
            En el caso particular del Judo, se implementó un torneo con repechaje y se utilizó en todas las simulaciones
            una instancia que reflejara exactamente el organigrama oficial para Tokio 2020. En las simulaciones, para
            determinar el ganador de cada combate se siguió la estrategia Max.
        </p>


        <p class="label">Modelos de Pronóstico para el Tenis y el Tenis de Mesa</p>
        <p>
            En el caso de los deportes de raqueta: Tenis y Tenis de Mesa, fue utilizado un enfoque basado en modelos de
            aprendizaje supervisado para obtener las predicciones.
        </p>
        <p>
            Para el desarrollo de los modelos se trabajó en tres fases:
        </p>
        <ol>
            <li>La creación del organigrama</li>
            <li>La simulación del torneo</li>
            <li>La predicción del ganador entre dos jugadores/equipos</li>
        </ol>
        <p>
            El organigrama o listado de jugadores, determina una instancia específica de torneo. En caso de que no haya
            un organigrama oficial preestablecido, cada instancia de torneo se forma a partir de un ordenamiento
            arbitrario de los deportistas a combatir. Los torneos se ejecutan por niveles, enfrentando en cada nivel a
            los ganadores del nivel anterior. En caso de que un nivel intermedio contenga un número impar de jugadores,
            el último jugador pasa automaticamente al siguiente nivel.
        </p>
        <p>
            Un torneo termina una vez hayan combatido los
            deportistas que forman el penúltimo nivel: el nivel compuesto solo por dos deportistas. Para determinar el
            ganador de un combate entre dos deportistas X y Y se utiliza un modelo de aprendizaje supervisado, el cual
            asigna una probabilidad a cada jugador, aquel con mayor probabilidad, se considera ganador.
        </p>
        <p>
            Para obtener un pronóstico, se ejecutaronn múltiples simulaciones, resultando en distintos medalleros (oro,
            plata y bronce).
            Para cada deportista se lleva el acumulado de medallas obtenidas y el medallero final es
            conformado por los deportistas que obtuvieron mayor acumulado en cada categoría (oro, plata y bronce).
        </p>
        <p>
            Esta idea fue la misma tanto para el Tenis como para el Tenis de Mesa. En el caso del Tenis, Los datos de
            los deportistas fueron extraídos desde los <a href="https://github.com/JeffSackmann">respositorios</a>
            creados por Jeff Sackmann. Para la implementación del modelo se utilizaron los resultados publicados
            en <a
                href="https://nycdatascience.com/blog/student-works/predicting-winners-of-professional-tennis-matches/">Predicting
                Winners of Professional Tennis Matches</a>. El algoritmo de aprendizaje de máquina utilizado fue
            Logistic Regression
            en su implementación de <a href="https://scikit-learn.org/stable/">scikit-learn</a>.

        </p>
        <p>
            La ingeniería de features contempló los siguientes componentes:
        </p>
        <ol>
            <li>
                Surface: superficie de la cancha del partido
            </li>
            <li>
                Level: nivel o tipo de torneo al que pertenece el partido
            </li>
            <li>
                Win percent: el porcentaje de victorias de un jugador antes del partido
            </li>
            <li>
                Surface win percent: el porcentaje de victorias de un jugador en la superficie de la cancha del partido
                actual antes del partido
            </li>
            <li>
                Level win percent: el porcentaje de victorias de un jugador en el nivel de torneo de una partida actual
                antes de la partida
            </li>
            <li>
                Head-to-head: la cantidad de partidos ganados por el jugador contra su oponente actual antes del partido
            </li>
            <li>
                Recent Form: el porcentaje de victorias totales de un jugador antes del partido actual, más una
                "penalización" de log10 (1- (% de victorias totales) + (% de victorias de los últimos 6 meses)).
            </li>
            <li>
                Player Age: edad de los deportistas
            </li>
        </ol>
        <p>
            Para el caso del Tenis de Mesa, los datos de los deportistas fueron extraidos del <a
                href="https://ranking.ittf.com/">ITTF World Ranking</a>.
            Se utilizó el mismo modelo de pronóstico y algoritmo utilizado para el Tenis.
        </p>
        <p>
            La ingeniería de features contempló los siguientes componentes que ya fueron comentados:
        </p>
        <ul>
            <li>Win percent</li>
            <li>Head-to-head</li>
            <li>Player Age</li>
        </ul>
        Y se incorporaron los siguientes:
        <ul>
            <li>
                Player Country: país del jugador
            </li>
            <li>
                Head-to-head Difference: diferencia entre los valores *head-to-head* obtenidos para cada jugador
            </li>
        </ul>


        <p class="label">Modelos de Pronóstico para el Tiro</p>
        <p>
            En el Tiro se pronosticó solamente la Pistola de Tiro Rápido a 25 metros. En este caso también se siguió
            un enfoque basado en simulaciones para obtener los predicciones.
        </p>
        <p>
            La simulación se dividió en tres procesos o componentes fundamentales:
        </p>
        <ol>
            <li>
                La obtención de los datos: el listado de competidores inscritos, sus puntuaciones en las clasificacones,
                sus
                puntuaciones en las finales y lugar obtenido, así como la estimación de los parámetros de cada atleta
            </li>
            <li>
                La simulación de un torneo
            </li>
            <li>
                La tabla de resultados: los podios resultantes de cada simulación
            </li>
        </ol>
        <p>
            Como datos, se tomaron las puntuaciones de clasificación desde 2012 en adelante de todos los eventos en los
            que participó cada atleta clasificado. Para las finales se tomaron las puntuaciones y el lugar en que
            quedó en la final en cada final
            en la que participó desde 2012.
        </p>
        <p>
            Para estimar la puntuación que obtendrá un atleta en la clasificación se utilizó un modelo de Kernel
            Density
            Estimation (KDE) para aproximar la distribución de la puntuación.
        </p>
        <p>
            En la final de este evento se puntúa cada disparos con un punto
            o cero (acierto o fallo) en dependencia del área donde impacte el disparo. Cada disparo en la final se puede
            tratar como una distribución Bernoulli cuyo parámetro se debe estimar, por tanto, en lugar de aproximar
            la distribución de los puntos, se aproximará la distribución del parámetro de cada disparo.
        </p>
        <p>
            Según el lugar obtenido por un tirador en la final
            se sabe cuántos disparos realizó y por la puntuación que se obtuvo se sabe cuántos acertó. El cociente de
            aciertos sobre total de disparos da la probabilida de acierto en esa final. Se utilizó KDE para
            aproximar la probabilidad de acertar un disparo en la final. Para los atletas q nunca han participado en
            alguna final se asume 0.5 como probabilidad.
        </p>
        <p>
            El proceso de simular el torneo es el encargado de producir una instancia de torneo para cada simulación.
            Los torneos se ejecutan en 2 fases: clasificación y final. En la fase de clasificación, para cada atleta, se
            muestrea la distribución aproximada de puntos y se ordenan los atletas en orden decreciente repecto a
            estos puntos. Para la fase final, se toman los 6 primeros atletas, para cada uno se muestrea la probabilidad
            de acertar un disparo en la final y se genera una ditribución Binomial(b,40) donde b es la probabilidad de
            acertar,
            luego se ordenan por disparos acertados. Cada torneo se organiza en el modo en que se organizan en las
            Olimpiadas.
        </p>
        <p>
            Para obtener un pronóstico, se ejecutaron múltiples simulaciones, resultando en distintos podios por cada
            evento.
            Por cada
            tirador se calculó la media de todos los lugares en que quedó a lo largo de las simulaciones, además del
            intervalo de confianza del 95%. Los atletas son ordenados por el lugar medio. Este orden muestra los lugares
            de cada atleta y con el intervalo se observa cuánta varianza hay respecto al lugar que se predice.
        </p>
        <p>
            Los datos de los tiradores fueron extraidos desde el sitio de la Federación Internacional de Tido (<a
                href="http://www.issf-sports.org">issf-sports</a>)
        </p>

        <p class="label">Modelos de Pronóstico para el Pentatlón Moderno</p>
        <p>
            En el Pentatlón Moderno también se siguió un enfoque basado en simulaciones para poder obtener las
            distintas predicciones.
        </p>
        <p>
            La simulación se basa en tres procesos o componentes fundamentales:
        </p>
        <ol>
            <li>
                La obtención de los datos: el listado de competidores inscritos, los tiempos y puntuaciones en cada
                modalidad y
                la estimación de los parámetros de cada atleta
            </li>
            <li>
                La simulación de un torneo
            </li>
            <li>
                La tabla de resultados: los podios resultantes de cada simulación
            </li>
        </ol>
        <p>
            Los datos se obtuvieron de varios eventos desde 2019 hasta la fecha. De estos, se extrajeron para natación
            los
            tiempos, para la combinada de carrera a pie y el tiro con pistola se extrajeron los tiempos sin
            contar el hándicap, para la esgrima se extrajeron las victorias y el total de combates y para el salto
            ecuestre se
            extrajeron las puntuaciones. Para las fases de natación y carrera con disparo se aproximaron los tiempos
            utilizando Kernel Density Estimation (KDE). Para el salto ecuestre se estimó la puntuacion directamente con
            KDE. Para la esgrima utilizando las victorias sobre el total de encuentros se tiene la probabilidad de que
            gane un encuentro, utilizando KDE se aproximó la distribución de la probabilidad de ganar un encuentro.
        </p>
        <p>
            El proceso de simular el torneo se encargó de de producir una instancia de torneo para cada simulación.
            Los torneos se ejecutan en 4 faces: esgrima, natación, salto ecuestre y combinada de carrera a pie campo a
            través y tiro con pistola. En la esgrima, por cada atleta se muestrea la probabilidad de ganar un encuentro,
            luego se simulan las peleas, uno contra uno, de cada atleta con los demás de la siguente manera:
        </p>
        <ul>
            <li>
                Se genera una distribución Uniforme(0,1), para el atleta 1, si el numero generado es menor que la
                probabilidad muestreada de ganar entonces se dice que es probable ganador
            </li>
            <li>
                Se hace el proceso anterior para el atleta 2
            </li>
            <li>
                Si el atleta 1 es posible ganador y el atleta 2 no, o viceversa, entonces al pentatleta ganador se le
                suma una
                victoria. Si ambos atletas son probables gananadores entonces se comparan sus probabilidades de victoria
                y gana el que tenga mayor. Si ambos atletas no son probables ganadores entonces ambos pierden.
            </li>
        </ul>
        <p>
            En función de las victorias y derrotas se puntúa a cada atleta al finalizar esta fase.
        </p>
        <p>
            Para la fase de natación se muestrean los tiempos de cada atleta y se puntúan según estos tiempos.
        </p>
        <p>
            En el caso del salto ecuestre se muestrea la puntuación directamente.
        </p>
        <p>
            Para la combinada de carrera a pie y el tiro con pistola se ordenan los atletas por la suma de los
            puntos de las tres fases anteriores y se le aplica el hándicap a cada uno. Luego se muestrea el tiempo y se
            le suma el hándicap calculado, esto representa el tiempo total en esta prueba. Los atletas son ordenados por
            el tiempo total (tiempo de carrera + hándicap) en esta última fase y esas son las posiciones que obtienen.
        </p>
        <p>
            Para obtener un pronóstico, se ejecutaron múltiples simulaciones, resultando en distintos podios por cada
            evento.
            Por cada
            pentatleta se calculó la media de todos los lugares en que quedó a lo largo de las simulaciones, además del
            intervalo de confianza del 95%. Los atletas son ordenados por el lugar medio. Este orden muestra los lugares
            de cada atleta y con el intervalo se observa cuanta varianza hay respecto al lugar que se predice.
        </p>
        <p>
            Los datos de los pentatletas fueron obtenido desde el sitio de la Unión Internacional de Pentatlón Moderno
            (<a href="http://uipmworld.org">uipmworld</a>).
        </p>

        <p class="label">Modelos de Pronóstico para el Béisbol, el Sóftbol, el Fútbol y el Voleibol</p>
        <p>
            El enfoque tomado para realizar las predicciones de los deportes por equipos fue utilizar modelos de
            aprendizaje supervisado entrenados a partir de los resultados obtenidos en Olimpiadas anteriores de cada
            dispiplina, además de otro
            torneo que se pudiera considerar como su equivalente a torneo mundial (por ejemplo: en el beisbol se
            utilizaron los resultados de
            los Clasicos Mundiales, en el Volleyboll los resultado del Campeonato Mundial, etc.)
        </p>
        <p>
            La estrategia utilizada para seleccionar el modelo de aprendizaje fue escogerlo mediante técnicas de
            aprendizaje de máquinas automático (AutoML).
            En este caso específico se utilizó el proyecto <a href="https://autogoal.github.io/">AutoGOAL</a> que es la
            propuesta para hacer AutoML del Grupo de IA de la
            Facultad de Matemática y Computación de la Universidad de La Habana.
        </p>
        <p>
            Para poder realizar un predicción con un modelo de aprendizaje supervisado es necesario conformar vectores
            de entrenamiento.
            En estos casos, los véctores de entrenamiento se compusieron de los resultados normalizados de los 6 torneos
            de un determinado
            país anteriores al torneo que se deseaba predecir de ese país ordenados temporalmente. En estos torneos se
            encontraban tanto los Juegos Olimpicos como la otra competición referente a los mundiales, quedando ambas
            competiciones intercaladas. Como valor de predicción se tomó el resultado normalizado de ese país del torneo
            que se
            desea predecir.
        </p>
        <p>
            Luego, con el modelo entrenado para cada disciplina, utilizando los seis resultados previos normalizados,
            intercalando las olimpiadas y la otra competición referente a los mundiales de cada país para esa
            disciplina, se
            predijo la posición normalizada que ocuparía. Posteriormente, realizando una ordenación de estos resultados
            se obtuvo
            la predicción de la tabla de lugares de cada disciplina. Los medallistas corresponden a los tres primeros
            lugares de dicha tabla.
        </p>
        <p>
            En los torneos en los que un determinado país no asistió, este se penalizó con un valor de 2 (mientras que
            el peor lugar del país asistía al torneo obtenía el valor 1 por la normalización).
        </p>
        <p>
            Los datos fueron obtenidos manualmente a partir de la consulta de mútiples sitios web. Estos se pueden consultar
            en este <a href="https://drive.google.com/drive/folders/1AmdY4OhGjPAxnXJSfLIp3YfgesRyBFXR?usp=sharing">documento</a> en Google Drive.
        </p>
        <p>
            El procedimiento seguido puede ser consultado  en <a href="https://colab.research.google.com/drive/158oWD0J883hsxPG_34rUyl3jMyFckfZD?usp=sharing">Colab</a>.
        </p>

        <p class="label">Modelos de Pronóstico para el Medallero General</p>
        <p>
            Para poder estimar el Medallero General de la Olimpiada se siguió un enfoque basado en aprendizaje de máquina supervisado. Se realizaron tres 
            predicciones siguiendo tres modelos diferentes de regresión: Ridge, Lasso y Elastic Net. Para poder realizar la predicción se conformaron vectores
            de entrenamiento que tenían los datos, por país, de las medallas de oro, plata y bronce que obtuvieron en cada olimpiada desde el año 2000. 
            Además, el vector tiene en cuenta los resultados en los eventos mundiales o equivalentes de cada país, por cada deporte, en el período entre olimpiadas.
        </p>
        <p>
            Estos resultados, por deporte, se normalizaron en función de la cantidad de medallas que cada deporte aporta en cada cita olímpica. La suma de estos
            valores normalizados promediada por la cantidad de eventos por deporte, así como la suma de los resultados normalizados del último evento de cada deporte
            fue lo que conformó el vector de entrenamiento final junto a los resultados a predecir. 
        </p>
        <p>
            De esta manera, con los resultados de la Olimpiada previa, los resultados normalizados entre Juegos Olímpicos y los resultados normalizados de los últimos eventos, 
            se predecía los resultados de la próxima Olimpiada. Para esto se construyeron un modelo por cada tipo de medalla: uno para el oro, uno para la plata y otro 
            para el bronce.
        </p>
        <p>
            Una explicación más detallada del proceso se puede consultar en el artículo <a href="https://www.postdata.club/issues/202107/el-medallero-en-tokio-2020.html">El medallero en Tokio 2020</a>
        </p>
    </div>
    <div id="footer">
        <p id="footer-note">Este proyecto es una colaboración entre <a
                href="https://www.postdata.club">Postdata.club</a> y el Grupo de Inteligencia Articial de la Universidad
            de La Habana.</p>
        <p id="logos"><img id="logo-pd" class="logo" src="images/logo-pd.png"> <img id="logo-gia" class="logo"
                src="images/logo-gia.png"></p>
        <p id="copytright">Copyright &copy; 2021</p>
    </div>
</body>

</html>