Copyright 2022 Gonzalo Paúl Fantoni, Carlos Alonso Gradillas e Ignacio Martín-Peña

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El propósito de esta práctica es la implementación de uno de los algoritmos estudiados sobre un conjunto de datos. Para su posterior aprendizaje y predicción.

La predicción de resultados de la competición UFC.

Hemos escogido una bbdd pública de la UFC. La cual recoge todo tipo de datos sobre combates desde los últimos 10 años.

https://www.kaggle.com/datasets/mdabbert/ultimate-ufc-dataset

Tras una serie de pruebas y tests, los atributos que hemos seleccionado y mejor resultado nos han dado han sido:

1. Racha de victorias
2. La postura de los combatientes (zurdos, diestros)
3. Alcance en cm

Hemos elegido randomforest ya que nos brindaba las mejores tasas de TP, y F measure. Además, también son muy eficientes en términos de tiempo de entrenamiento y rendimiento en general.

Dentro de la carpeta App_Java:

1. Ejecutar makefile, para crear el archivo .jar

$- make jar

2. Ejecutar la app (archivo .jar obtenido en el paso anterior)

$- java -jar aprendizaje.jar

3. Introducir los datos por pantalla en el siguiente orden y separados por comas, sin espacios entre sí.

RachaVictoriasBlue, PosturaBlue, AlcanceBlue, RachaVictoriasRed, PosturaRed, AlcanceRed, ?

**Importante añadir '?' al final, para que el modelo prediga el resultado del combate. Devolverá BLUE, si gana el primer combatiente, y RED si gana el segundo combatiente.

Una vez ejecutada la aplicación, si nos interesa saber la predicción sobre el siguiente combate:

1. Combatiente 1: 3 victorias, diestro, y 180cm de alcance
2. Combatiente 2: 1 victoria, zurdo y 175cm de alcance

Haríamos la siguiente consulta:

6,Diestro,190,1,Zurdo,175,?

Y obtendríamos como resultado BLUE, lo que significa que ganaría el primer combatiente.

PARA REALIZAR UNA NUEVA CONSULTA, BORRE LA ULTIMA LÍNEA DE TEST.ARFF