基于机器学习的RTS游戏实时胜率预测
所屬分類(lèi)：技术论文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>890 K
標(biāo)簽： AI 游戏 实时
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文檔介紹：游戏胜负预测可用于自适应游戏AI的设计，策略层面强化学习的反馈参数等。使用SC2LE公开的数据集，首先通过游戏时间、MMR和AMP指标进行数据预处理，得到质量较高的数据集；然后使用pysc2解析，提取游戏数据；最后进行特征分析，得到基础特征和统计特征，完成游戏特征数据集的构建。最终采用机器学习方法XGB分类模型,利用10次十折交叉验证法进行模型评估与优选。结果表明使用基础特性与统计特性的组合，可以使得实时胜率预测准确率在不同匹配对局情况下均超过80%。
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