Aqui está um exemplo de código em Python que pode ser usado para coletar dados estatísticos de esportes e e-sports e usá-los para fazer previsões dos resultados das próximas partidas. O esporte ou e-sport a ser analisado é inserido pelo usuário, assim como a liga específica:

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Pergunte ao usuário qual esporte ou e-sport e qual liga eles gostariam de analisar
esporte = input('Digite o esporte ou e-sport que você gostaria de analisar: ')
liga = input('Digite a liga específica que você gostaria de analisar: ')

# Carregue os dados estatísticos do esporte ou e-sport e da liga especificada
dados = pd.read_csv(f'{esporte}_{liga}.csv')

# Separe os dados em conjuntos de treinamento e teste
X = dados.drop('resultado', axis=1)
y = dados['resultado']
X_treino, X_teste, y_treino, y_teste = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Treine um modelo de regressão logística nos dados de treinamento
modelo = LogisticRegression()
modelo.fit(X_treino, y_treino)

# Faça previsões nos dados de teste
previsoes = modelo.predict(X_teste)

# Calcule a precisão das previsões
precisao = accuracy_score(y_teste, previsoes)
print(f'A precisão do modelo é de {precisao:.2f}')

Este código é apenas um exemplo e pode ser adaptado às suas necessidades específicas. Ele usa uma regressão logística para fazer previsões sobre os resultados das próximas partidas com base nos dados estatísticos coletados.
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