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# Introduction
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Voici MMIX, une application IA permettant de prédire à hauteur de 63% la probabilité de victore d'un combat entre deux combattants MMA.
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Les statistiques sont issu d'un dataframe disponible sur [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/rajeevw/ufcdata).
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Le model utilisé est une forêt aléatoire.
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# Les données
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Les données utilisées sont issu d'un dataframe reprenant les statistiques de la plus grande organisation MMA au monde, l'UFC (Ultimate Fighting Championship).
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## Qu'est ce que le MMA ?
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Le MMA, ou arts martiaux mixtes, est un sport de percussion-préhension (debout et au sol).
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C'est un sport mis en avant par la médiatisation, comme le catch il y a quelques années. Il s'est démocratisé il y a peu de temps en France, car il n'est autorisé que depuis 2020.
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Avant cette date, ce sport était pratiquer par nos français à l'extérieur de l'héxagone.
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Ce sport est très complexe, et seul les combattants maitrisant plusieurs style de combat peuvent gravir les échellons.
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Le MMA permet de réunir plein de sorte de style de combat comme la boxe anglaise, le Jiu-jitsu brésilien, la lutte et le sambo.
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Le MMA, comme en boxe, permet de combattre seulement contre sa catégorie de poids, sauf exception (devenir double champion, montée de catégories...).
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## Et nos français ?
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Actuellement à l'UFC, nous possédons 4 dans le top 15 mondial de l'UFC.
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[Ciryl Gane](https://www.ufc.com/athlete/ciryl-gane) - Top 2 dans la catégorie Poids Lourd Homme
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[Manon Fiorot](https://www.ufc.com/athlete/manon-fiorot) - Top 3 dans la catégorie Poids Mouche Femme
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[Nassourdine Imavov](https://www.ufc.com/athlete/nassourdine-imavov) - Top 8 dans la catégorie Poids Moyen Homme
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[Benoit Saint Denis](https://www.ufc.com/athlete/mariya-agapova-0) - Top 12 dans la catégorie Poids Léger Homme, il est en série de 3 victoires très impréssionantes et va combattre début avril contre le Top 3 [Dustin Poirier](https://www.ufc.com/athlete/dustin-poirier) qui est une légende du MMA
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## Que retenir du dataset ?
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Le dataset contient 140 colonnes, il faut donc trier afin de récupérer seulement les informations importantes
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**B_avg_BODY_landed** : Nombre moyen de coups au corps réussis par le combattant du coin bleu
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**B_avg_HEAD_landed** : Nombre moyen de coups à la tête réussis par le combattant du coin bleu
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**B_avg_TD_att** : Nombre moyen de tentatives de takedown par le combattant du coin bleu
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**B_avg_TOTAL_STR_landed** : Nombre moyen total de coups réussis par le combattant du coin bleu
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**B_avg_opp_BODY_att** : Nombre moyen de tentatives de coups au corps par les adversaires contre le combattant du coin bleu
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**B_avg_opp_HEAD_landed** : Nombre moyen de coups à la tête réussis par les adversaires contre le combattant du coin bleu
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**B_avg_opp_LEG_landed** : Nombre moyen de coups à la jambe réussis par les adversaires contre le combattant du coin bleu
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**B_avg_opp_SIG_STR_att** : Nombre moyen de tentatives de coups significatifs par les adversaires contre le combattant du coin bleu
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**B_avg_opp_TOTAL_STR_att** : Nombre moyen total de tentatives de coups par les adversaires contre le combattant du coin bleu
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**R_avg_TD_att** : Nombre moyen de tentatives de takedown par le combattant du coin rouge
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**R_avg_opp_GROUND_att** : Nombre moyen de tentatives de coups au sol par les adversaires contre le combattant du coin rouge
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**R_avg_opp_SIG_STR_landed** : Nombre moyen de coups significatifs réussis par les adversaires contre le combattant du coin rouge
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**B_age** : Âge du combattant du coin bleu
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**R_age** : Âge du combattant du coin rouge
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# Comment lancer le projet ?
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Pour lancer le projet, il faut simple exécuter la commande : python3 server.py.
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Par contre le model met un peu de temps à charger, 2 minutes environs.
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Ensuite, une interface web est disponible à l'adresse http://127.0.0.1:5000/ .
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# LISTE DES VISUALISATIONS A PREVOIR
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**Taux de victoire par méthode de finition** : Analyser la fréquence à laquelle les combats se terminent par soumission, KO, décision unanime, décision partagée, etc
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**Durée moyenne des combats** : Calculer la durée moyenne des combats pour différentes catégories de poids ou pour l'ensemble de l'UFC
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**Taux de réussite des takedowns** : Examiner le pourcentage de tentatives de takedown réussies par les combattants
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**Taux de réussite des frappes** : Analyser le pourcentage de coups réussis par rapport au nombre total de coups tentés
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**Distribution des finitions par round** : Déterminer dans quel round les combats sont le plus souvent terminés (par exemple, soumission au premier round, KO au deuxième round, etc.)
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**Variation des performances avec l'âge** : Vérifier s'il existe une corrélation entre l'âge des combattants et leur succès dans l'UFC
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