利用机器学习的排名模型,提升你在英雄联盟

大数据文摘转载自AI科技大本营作者：FeliciaKuan译者：弯月出品：CSDN英雄联盟是一款多人在线游戏，拥有百万人休闲与专业玩家。这是一款5对5展开激烈角逐的游戏，玩家为了夺取对方的基地而战。很显然，如果你选择强势的英雄，那么在同等水平玩家的比赛中获胜的可能性就更大。如果你希望提升游戏中竞争激烈的排名，那么想不想试试看利用机器学习分析，在下一场游戏中根据统计结果做决定？想不想试试看一边享受自己喜欢的游戏，一边学习科技行业流行的机器学习技术？在我们看来，机器学习是任何人都可以使用的工具，而不仅仅面向擅长数学及掌握了编程技术的数据科学家。这些知识都不是必需的，你只需要了解排名模型的概念即可。排名是机器学习的一种应用，它根据参数（比如你在英雄联盟游戏中的输赢）对数据进行排序。我们可以根据数据的排序，预测新数据产生的结果。换句话说，如果给出一组提莫出场的比赛，并根据输赢对比赛进行排名，那么由于每一场比赛都有提莫，该模型就会认为提莫这个英雄是否出场和比赛输赢之间的关联性很低。这意味着提莫是否出场，对你的输赢几乎没有影响，因为他与赢得比赛之间的关系不大。因此，如果你要求模型预测自己能否赢得此次有提莫出场的比赛，它就会要求你提供更多信息，并且会做出错误的预测。目标本文无意抹黑提莫，我们希望通过正确引导你对英雄联盟的兴趣，从而引发你对机器学习的兴趣。如果我们能教会游戏玩家机器学习的概念（比如排名模型是什么），你就能掌握数据驱动分析的力量，并在项目中找到其他应用AI的方法。因此，在本文中，我们希望通过机器学习排名模型解决下列问题：

哪些英雄能增加我赢得白金或钻石比赛的胜率？换句话说，就我的水平而言，选择哪些英雄能够帮助我提升排名？

哪些因素对于比赛胜负的影响最大？

在十分钟内，使用某个英雄，赢得一场钻石比赛并获得相应金币的概率有多大？

注意：我的数据集采用了较高水平的游戏，因为我希望读者能认真阅读本文。如果你想了解如何使用拳头游戏API，并生成适合自己水平的数据集以获得更准确的分析结果，可以查看我的GitHub。

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