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Este repositorio contiene un proyecto de análisis de datos para el juego CS:GO donde utilizamos la metodología CRISP-DM y modelos de clasificación como Random Forest, XGBoost, SVM y KNN.

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Análisis de Datos Crisp DM

Este repositorio contiene el resultado de un análisis realizado utilizando la metodología de Análisis de Datos Crisp DM para predecir la variable "MatchWinner" a partir de un conjunto de datos de juegos de video.

Se utilizaron varios modelos de aprendizaje automático, incluyendo Random Forest, XGBoost, SVM y KNN, para llevar a cabo el análisis. Durante el proceso, se enfrentaron desafíos como la transformación de datos, la selección de columnas relevantes y la falta de información en algunas columnas.

A pesar de estos desafíos, se lograron resultados prometedores en el rendimiento del modelo y se recomienda continuar investigando y optimizando para mejorar aún más los resultados. Se sugiere también realizar una evaluación más exhaustiva de los datos y considerar la posibilidad de recolectar más información para mejorar la precisión del modelo.

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Este repositorio contiene un proyecto de análisis de datos para el juego CS:GO donde utilizamos la metodología CRISP-DM y modelos de clasificación como Random Forest, XGBoost, SVM y KNN.

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