Algoritmos de Aprendizado de M´ aquina para Predic ¸˜ ao de Resultados das Lutas de MMA Leandro A. A. Silva, Johnnatan Messias, Mirella M. Moro, Pedro Olmo Vaz de Melo, Fabricio Benevenuto 1 Departamento de Ciˆ encia da Computac ¸˜ ao, UFMG, Belo Horizonte, Brasil {leandroaraujo,johnnatan,mirella,olmo,fabricio}@dcc.ufmg.br Resumo. Este artigo prop˜ oe a utilizac ¸˜ ao de algoritmos de aprendizado de m´ aquina que prediz o resultado de lutas de MMA baseados nas caracter´ ısticas de dois lutadores e dos seus advers´ arios recentes. Os resultados da avaliac ¸˜ ao experimental mostram uma abordagem para criac ¸˜ ao de uma base de dados aplic´ avel a esportes individuais e que um dos algoritmos avaliados ´ e capaz de obter sucesso em 67% das predic ¸˜ oes. Abstract. This paper proposes using machine learning algorithms to predict the outcome of an MMA fight based on the characteristics of the two fighters and their recent opponents. Our experimental evaluation shows an approach to cre- ate a dataset applicable to individual sports and one of the evaluated algorithms has 67% of successful predictions. 1. Introduc ¸˜ ao Esportes de luta sempre tiveram p´ ublico, e os combate em solo, como o Mixed Mar- tial Arts (MMA), tˆ em crescido nos ´ ultimos tempos. Tal crescimento ´ e acompanhado pelo seu p´ ublico que inclui torcedores presentes no evento durante uma luta, espectado- res que acompanham pela televis˜ ao ou por outro meio de comunicac ¸˜ ao como a Internet [Kim et al 2008]. A popularidade tamb´ em ´ e aparente no n´ umero de apostadores em todo o mundo. O MMA envolve dois lutadores no ring usando v´ arios estilos e t´ ecnicas de lutas das artes marciais. Com a alta demanda, em 2006 o Ultimate Fighting Championship (UFC), a maior empresa organizadora de MMA do mundo, superou a popularidade do esporte boxe nos canais de TV HBO e WWE. De fato, em 2008 o UFC obteve lucro estimado de US $250 milh ˜ oes [Frederick et al 2012]. Nesse contexto, uma abordagem para predic ¸˜ ao de resultados de lutas ´ e interes- sante por v´ arios motivos. Primeiro, por se tratar de um mercado crescente, estimar um poss´ ıvel resultado pode tornar as apostas mais inteligentes. Segundo, com acesso a um algoritmo de predic ¸˜ ao de resultados, os matchmakers (pessoas que arranjam lutas) podem arranjar lutas mais parelhas. Terceiro, os matchmakers podem tornar popular um lutador: arranjando lutas contra advers´ arios apontados pelo algoritmo como prov´ aveis perdedo- res. Entretanto, a predic ¸˜ ao de lutas de MMA ´ e particularmente dif´ ıcil, pois podem ser decididas em apenas um golpe, ` as vezes de sorte, o que leva frequentemente o lutador considerado favorito a ser derrotado. Neste artigo, apresentamos algoritmos baseados em Aprendizado de M´ aquina (AM) para predizer resultados de lutas com base no perfil dos dois lutadores e dos seus ad- vers´ arios recentes. O modelo de predic ¸˜ ao proposto considera uma base de dados confi´ avel 30 th SBBD – Posters – ISSN 2316-5170 October 13-16, 2015 – Petr´ opolis, RJ, Brazil poster:02 21