【摘 要】
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随着电子竞技行业的迅速发展,我国乃至全球都在积极响应“电竞时代”这种新浪潮的到来,这也让电竞越来越职业化,越来越正规化,而比赛的输赢也显得尤为重要。本文从《和鲸》竞赛网爬取了2398条数据通过描述性统计分析、统计模型与算法模型研究《英雄联盟》制胜因素,目的是为各大战队和众多玩家提供一些对游戏的新理解和提高胜率的帮助。本文首先建立logistic回归模型,及决策树、随机森林和GBDT三个算法模型。其
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随着电子竞技行业的迅速发展,我国乃至全球都在积极响应“电竞时代”这种新浪潮的到来,这也让电竞越来越职业化,越来越正规化,而比赛的输赢也显得尤为重要。本文从《和鲸》竞赛网爬取了2398条数据通过描述性统计分析、统计模型与算法模型研究《英雄联盟》制胜因素,目的是为各大战队和众多玩家提供一些对游戏的新理解和提高胜率的帮助。本文首先建立logistic回归模型,及决策树、随机森林和GBDT三个算法模型。其次,用预测准确率指标评价上述四个模型,选取准确率最高的模型作为最优模型。根据此模型寻求《英雄联盟》制胜受哪些因素的影响。以下概括了具体的工作:1.数据收集及整理。从《和鲸》竞赛网爬取比赛数据共2398条,整理后得到包含游戏的胜负、地图塔防建筑、中立野怪资源、地图视野情况和战斗信息情况四个方面。然后,对数据进行清洗和特征构造,为建立效果优秀的模型做好前期准备工作。2.描述性统计分析。从地图塔防建筑、中立野怪资源、地图视野情况和战斗信息情况四个方面对《英雄联盟》赛事数据进行描述性统计分析。观察描述性统计分析所得的结果,探究各类指标与《英雄联盟》制胜因素之间的关系。3.建立《英雄联盟》制胜的logistic回归模型。记胜利为1,落败为0,建立制胜的logistic回归模型,通过VIF检验多重共线性之后,计算出混淆矩阵的值,得到分类预测的准确率。4.建立《英雄联盟》制胜的分类算法模型。建立决策树模型、随机森林模型和GBDT算法模型;然后,分别对三种模型计算混淆矩阵,由此比较建立的三种模型合适与否;最后,根据变量影响程度得出各变量在三种模型下的重要性排名。上述四种模型均可以用来研究《英雄联盟》制胜因素分析,但是,GBDT模型是其中准确率最高的分类模型,有着很好的效果,故该模型为最优模型,从而得出《英雄联盟》制胜因素与纳什男爵的数量、摧毁第一至三座塔以及对英雄的伤害等息息相通。
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