Ok, bora lá compartilhar minha saga com as classificações de Vasco x Botafogo!
Primeiro de tudo, a ideia surgiu numa mesa de bar, sabe como é? A galera discutindo quem jogou melhor, quem merecia mais destaque… Aí pensei: “Por que não tentar fazer isso de forma mais… estruturada?”.
Comecei com o básico: vasculhar tudo quanto é site de esporte. Globo Esporte, Lance!, ESPN… Catando estatísticas. Chutes a gol, passes certos, desarmes, faltas cometidas, cartões… Uma trabalheira danada! Anotava tudo numa planilha do Excel, bem rústica mesmo.
Depois, a parte chata: definir os critérios. O que importa mais? Chute a gol ou passe certo? Desarme ou evitar o desarme? Comecei a pesar cada um desses itens, dando notas de 0 a 10. Tipo, “Chute a gol: peso 8”, “Passe certo: peso 5”, e assim por diante. Foi puro achismo no começo, confesso.
Com os pesos definidos (mais ou menos), criei uma fórmula no Excel pra calcular a nota final de cada jogador. Uma fórmula gigante, cheia de “SE”, “E”, “OU”… Quase desisti ali mesmo, haha!
- Problema 1: A fórmula ficava muito sensível. Um pequeno erro na estatística de um jogador e a nota dele ia lá pra baixo.
- Problema 2: Não levava em conta a posição do jogador. Um atacante que não fez gol, mas deu assistências, ficava com nota baixa, mesmo tendo jogado bem.
Aí pensei: “Preciso de algo mais sofisticado”. Comecei a pesquisar sobre machine learning, inteligência artificial… Um mundo totalmente novo pra mim! Descobri que existem algoritmos que podem aprender com os dados e fazer previsões. Massa, né?
Parti pro Python! Nunca tinha programado nada em Python, mas a galera falava que era fácil. Instalei o Anaconda, comecei a fuçar em tutoriais… Quebrei a cabeça, viu? Mas aos poucos fui entendendo como as coisas funcionavam.
Usei bibliotecas como Pandas (pra manipular os dados da planilha), Scikit-learn (pra aplicar os algoritmos de machine learning)… Tive que aprender sobre “feature engineering”, que é tipo escolher as características mais importantes dos jogadores pra o algoritmo aprender.
No fim das contas, usei um algoritmo chamado “Random Forest”. Parece complicado, mas é tipo uma floresta de árvores de decisão. Cada árvore analisa os dados de um jeito e, no final, a floresta decide qual a melhor classificação para cada jogador.
O resultado? Bom, não ficou perfeito, mas melhorou muito! O algoritmo conseguiu identificar jogadores que se destacaram mesmo sem ter números tão expressivos. Levou em conta a posição, o impacto no jogo… Foi bem legal ver a parada funcionando!
Próximos passos? Quero refinar os critérios, coletar mais dados (de mais jogos), experimentar outros algoritmos… Quem sabe até criar um aplicativo pra galera acompanhar as classificações em tempo real? A jornada tá só começando!
E aí, curtiram a saga? Se tiverem alguma dica, algum comentário, mandem aí! A troca de ideias é sempre bem-vinda.