Modelo de Regresión Logística basado en historial de enfrentamientos directos.
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📝 Metodología y Fórmulas Mejoradas
Este análisis utiliza un modelo de Regresión Logística Binaria (Modelo Logit) optimizado. A diferencia de un análisis simple de victorias, este modelo considera el Factor de Localía (Home Advantage) para ponderar la probabilidad de éxito.
- Fuente de Datos: Historial directo entre ambas selecciones.
- Filtrado: Se excluyen los empates para el entrenamiento binario.
- Feature Engineering: Se genera una variable de impacto de sede (+1 Local, -1 Visita, 0 Neutral).
Fórmula del Modelo Logit
La probabilidad \( P(Y=1) \) de que el Equipo A gane se calcula como:
$$ P(Y=1|X) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1 \cdot \text{Sede})}} $$
Donde:
- \( \beta_0 \): Intercepto (Fuerza base intrínseca del Equipo A vs B).
- \( \beta_1 \): Coeficiente de ventaja de campo (cuánto influye jugar en casa).
- \( \text{Sede} \): Variable categórica (+1 si A es local, -1 si B es local, 0 si es terreno neutral).