MachineLearning_FinalProject 源码

预测游戏结果 小组成员 桑托什·苏瓦尔 郝浩南 王志强 抽象的 本文着重于基于LOL游戏的前10分钟状态,使用不同的机器学习算法预测游戏结果。 这可以帮助玩家在游戏中获得优势,因为我们可以预测哪些功能在游戏的前10分钟内对赢得比赛至关重要。 选择用来评估模型性能的指标是准确性,因此,该问题利用了几种机器学习预测模型。 一个发现是模型的准确性在68-74%的范围内,特别是,物流回归显示了最佳的性能。 同样,训练和测试集显示出相似的准确性。 PCA和LDA并没有太大帮助,因为它们的结果不能完全线性分离。 此外,对数据集进行标准化和标准化只会对模型的准确性产生轻微影响。 另一个发现是,通过考虑Ten