基于機器學習的RTS游戲?qū)崟r勝率預測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>890 K
標簽： AI 游戲 實時
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文檔介紹：游戲勝負預測可用于自適應游戲AI的設(shè)計,，策略層面強化學習的反饋參數(shù)等,。使用SC2LE公開的數(shù)據(jù)集，首先通過游戲時間,、MMR和AMP指標進行數(shù)據(jù)預處理,，得到質(zhì)量較高的數(shù)據(jù)集；然后使用pysc2解析,，提取游戲數(shù)據(jù),；最后進行特征分析,，得到基礎(chǔ)特征和統(tǒng)計特征,，完成游戲特征數(shù)據(jù)集的構(gòu)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(yōu)選,。結(jié)果表明使用基礎(chǔ)特性與統(tǒng)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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