El dataset recoge métricas de más de 28.000 partidos y el trabajo se divide en dos grandes bloques: Regresión — predicción de los puntos anotados en la zona restringida, comparando regresión lineal simple y múltiple, árbol de regresión y Random Forest. Clasificación — predicción del ganador del partido usando regresión logística, Random Forest, Boosting (GBM) y árbol de decisión. El mejor modelo alcanza un 63.7% de accuracy prediciendo con solo estadísticas de juego, un 13% por encima del azar. Todo el análisis está hecho en R (tidyverse, caret, randomForest, gbm) con visualizaciones personalizadas y validación cruzada en todos los modelos.