| 基于機器學習的RTS游戲實時勝率預測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>890 K | |
| 標簽： AI 游戲 實時 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：游戲勝負預測可用于自適應游戲AI的設計，策略層面強化學習的反饋參數等。使用SC2LE公開的數據集，首先通過游戲時間、MMR和AMP指標進行數據預處理，得到質量較高的數據集；然后使用pysc2解析，提取游戲數據；最后進行特征分析，得到基礎特征和統計特征，完成游戲特征數據集的構建。最終采用機器學習方法XGB分類模型,利用10次十折交叉驗證法進行模型評估與優選。結果表明使用基礎特性與統計特性的組合，可以使得實時勝率預測準確率在不同匹配對局情況下均超過80%。 | |
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