Explicación del proyecto
LaLiga Match Predictor es una mini aplicación académica de Machine Learning clásico construida para recorrer el ciclo completo de un problema supervisado multiclase: búsqueda de datos, preparación del dataset, construcción de variables, entrenamiento, comparación de modelos, evaluación probabilística y presentación del resultado en una interfaz interactiva.
Para la obtención de datos utilicé Kaggle como fuente principal de búsqueda de datasets deportivos. A partir de información de equipos, goles, resultados y árbitros, generé variables predictivas para entrenar modelos de clasificación multiclase para estimar tres posibles salidas: victoria local, empate o victoria visitante.
El objetivo no era crear un sistema de predicción deportiva profesional ni una herramienta orientada a apuestas, sino demostrar una base técnica sólida en ML aplicado: transformar datos tabulares en señales útiles, entrenar modelos supervisados, interpretar métricas como Log Loss, Accuracy y Brier Score, y convertir el resultado en una demo visual entendible.