Predição de apostas esportivas: modelo de Regressão Logística aplicado ao Campeonato Brasileiro

Este trabalho aplica conceitos de aprendizado de máquina às apostas esportivas, para prever resultados de jogos do Campeonato Brasileiro de Futebol, utilizando modelos de regressão logística múltiplo. A popularidade crescente desse mercado de apostas, aliada à incerteza e à aleatoriedade dos resultados, justifica a busca por ferramentas analíticas capazes de otimizar a tomada de decisão e identificar oportunidades de valor. O objetivo principal é implementar e validar um modelo preditivo que auxilie apostadores a realizar escolhas mais informadas, afastando-se de abordagens puramente intuitivas ou emocionais. A metodologia adotada envolve a coleta e o tratamento de dados históricos do Campeonato Brasileiro, abrangendo informações sobre desempenho das equipes, resultados de partidas e registros relacionados a apostas. Em seguida, um modelo de regressão logística múltiplo é construído, treinado e avaliado por métricas de performance preditiva que quantificam a qualidade das previsões. Os resultados demonstram que o modelo é capaz de identificar padrões e tendências nos dados, apresentando desempenho satisfatório na previsão de determinados desfechos, especialmente vitórias de equipes favoritas, em particular quando atuam como mandantes. Entretanto, observam-se limitações na previsão de empates e outros tipos de resultados, evidenciando a complexidade e a variabilidade inerente ao futebol. Conclui-se que, embora o aprendizado de máquina não elimine completamente o risco nas apostas, o modelo de regressão logística oferece uma abordagem orientada por dados, contribuindo para decisões estratégicas fundamentadas e para uma gestão de risco mais consciente. O estudo também abre perspectivas para pesquisas futuras, incluindo a aplicação de outros algoritmos e a incorporação de um conjunto amplo e diversificado de variáveis, visando ampliar a capacidade preditiva.