File size: 2,073 Bytes
a4ac235 653b543 a4ac235 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 | ---
title: UFC KO/TKO Predictor
emoji: 馃
colorFrom: 'red'
colorTo: 'blue'
sdk: gradio
sdk_version: "4.3.0"
app_file: app.py
pinned: false
license: mit
---
# 馃 Predictor de Finalizaci贸n UFC (KO/TKO)
Aplicaci贸n de Machine Learning que predice la **probabilidad de que un combate termine por Knockout/Technical Knockout (KO/TKO)**, bas谩ndose en el an谩lisis de estad铆sticas de los peleadores y el contexto de la pelea.
## 馃幆 Objetivo y Modelo
El modelo de clasificaci贸n fue entrenado para responder a la pregunta binaria: **驴El combate finaliza por KO/TKO (1) o Decisi贸n/Sumisi贸n (0)?**
* **Algoritmo Principal:** **Random Forest Classifier** (Seleccionado tras una evaluaci贸n comparativa).
* **M茅trica Clave:** **AUC Score** (脕rea bajo la curva ROC), priorizando la capacidad de distinci贸n de clases.
* **Pipeline de Preprocesamiento:** Incluye Imputaci贸n de nulos, `StandardScaler` y `OneHotEncoder` para la ubicaci贸n (`Location`).
[Image of Heatmap of a Correlation Matrix]
## 馃搳 Caracter铆sticas Clave Analizadas
El modelo utiliza caracter铆sticas de diferencia y estad铆sticas brutas:
* **Diferencias:** Diferencia de Knockdowns (`KD_diff`), Golpes Significativos (`STR_diff`), Derribos (`TD_diff`) y Sumisiones.
* **Estad铆sticas Brutas:** `Round` actual, Precisi贸n de golpeo de ambos peleadores.
* **Contexto:** Ubicaci贸n del evento (`Location`) y Categor铆a de Peso (OHE).
## 鈿欙笍 Arquitectura T茅cnica
El servicio se despliega usando el ciclo de vida completo de ML:
1. **Entorno:** Google Colab / Scikit-learn.
2. **Serializaci贸n:** `model.pkl` y `preprocessor.pkl`.
3. **Despliegue:** **Gradio** en un **Hugging Face Space**.
## 馃捇 Uso de la Interfaz
1. **Ingresa las estad铆sticas** brutas y de diferencia de los peleadores.
2. **Aseg煤rate de que la Ubicaci贸n** sea correcta (usado para codificaci贸n).
3. El modelo devuelve una **Probabilidad de KO/TKO (%)** y el **Resultado M谩s Probable**.
---
*Este proyecto fue desarrollado con fines educativos y de demostraci贸n para el curso de An谩lisis de Datos.*
|