Un modelo de machine learning duplica las probabilidades de predecir al ganador de Survivor
A Model for Winning Survivor
La autora construye dos modelos de regresión logística con datos de survivoR para predecir, episodio a episodio, quién gana Survivor y quién es eliminado. El modelo acierta el ganador más del doble que el azar y revela que la probabilidad de victoria no es lo mismo que la de supervivencia. Analiza la temporada 50 y comparte un dashboard interactivo para explorar todas las temporadas.
No voy a fingir que puedes usar esto para saber quién va a ganar. Pero en promedio elige al eventual ganador aproximadamente 2 veces mejor que el azar.