Candia Vallejos, CristiánAstroza, AlonsoSmith de la Carrera, Daniel2023-04-262023-04-262022-12https://repositorio.udd.cl/handle/11447/7396Capstone project presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data ScienceEn este documento analizaremos una base de datos que contiene información de múltiples partidas y rondas de Valorant para realizar un análisis predictivo que logre identificar si un equipo ganará o perderá una determinada ronda en base a la estrategia del equipo contra la estrategia del equipo rival, entre las cuales están la cooperación del equipo (medida con asistencias previas), las armas que utilizarán en la ronda, las decisiones del sitio para plantar la bomba pasadas y como esto influye en el desempeño de la ronda actual y la composición de agentes y roles de cada equipo.21 p.es070037SValorantVideojuegosModelo de clasificación binariaRegresión logísticaRandom forestThesis