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from startModel import *
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from cleanData import *
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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from analyse import *
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import sys
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# Définition d'un label encoder pour changer les string en index
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label_encoder = LabelEncoder()
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# Récupération des valeurs X,y et d'un dataframe inchangé
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X, y, df = getData(label_encoder)
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# Séparation des différentes parties attendus pour faire le test et l'apprentissage du model sélectionnée
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=50)
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model = startRandomForest(X_train, X_test, y_train, y_test)
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#model=startKNN(X_train,X_test,y_train,y_test)
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#model=startSVM(X_train,X_test,y_train,y_test)
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#model=startDecisionTree(X_train,X_test,y_train,y_test)
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#model=startLogisticRegression(X_train,X_test,y_train,y_test)
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#model=startLinearSVC(X_train,X_test,y_train,y_test)
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#model=startNaiveBayes(X_train,X_test,y_train,y_test)
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# Insertion des valeurs pour la prédiction
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combattantR = input("Combattant Rouge ?: ")
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combattantB = input("Combattant Bleu ?: ")
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poids = input("Poids ?: ")
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belt = input("Ceinture ?: ")
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# Récupération des valeurs indispensables pour la prédiction
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fr=getFighterStats(df, label_encoder, combattantR)
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fb=getFighterStats(df, label_encoder, combattantB)
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# Prédiction auprès du model sélectionnée
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winner = predict(fr, fb, belt, model, poids)
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# Affichage du gagnant prédit
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if winner == 0:
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print(combattantR)
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else:
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print(combattantB) |