Este é um projeto básico (MVP) para estudo e avaliação da disciplina Qualidade de Software, Segurança e Sistemas Inteligentes.
O projeto tem como objetivo utilizar modelos de predição para identificar se times de hóquei (NHL) devem ganhar ou perder determinada partida a partir de quão agressivo jogou, levando como base:
- Hits -> Quantidade de acertos que os jogadores tiveram em outros jogadores (contatos, empurrões, cortes de contato etc);
- Takeaways -> Quantidade de roubo de discos, seja no mano a mano ou interceptação de passe;
- FaceOffWinPercentage -> Percentual de vitórias em faceoffs. Faceoff é uma disputa de disco parado entre dois jogadores com auxílio do árbitro.
Para mais informações sobre regras da NHL, acesse aqui.
O projeto contempla 3 modelos de aprendizado:
E também demonstra 2 modelos com precisão abaixo do esperado pelo projeto:
Instale as dependências com pip install -r requirements.txt
Para rodar o projeto, na raiz execute python3 -m flask run --host=0.0.0.0 --port=5001
Neste repositório há um arquivo de dados para ser utilizado na demonstração em tests/game_teams_stats.csv.
O arquivo foi baixado do repositório Kaggle.
Utilize esse arquivo por conveniência.
O projeto possui apenas 2 testes:
- Certifica de que todos os modelos que estão implementados tem precisão igual ou acima do mínimo esperado;
- Certifica de que determinados modelos conhecidos falham em alcançar a precisão mínima esperada com o dataset fornecido.
Para rodar os testes, na raiz do projeto execute python3 pytest
Você pode rodar os modelos via Colab aqui