本文主要是介绍【机器学习】实验1，基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测（完整代码实现），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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代码和报告均为本人自己实现（实验满分），此次实验开源代码，如果需要数据集可以私聊博主
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实验说明
英雄联盟（League of Legends，LoL）是一个多人在线竞技游戏，由拳头游戏（Riot Games）公司出品。在游戏中，每位玩家控制一位有独特技能的英雄，红蓝两支队伍各有五位玩家进行对战，目标是摧毁对方的基地水晶。水晶有多座防御塔保护，通常需要先摧毁一些防御塔再摧毁水晶。玩家所控制的英雄起初非常弱，需要不断击杀小兵、野怪和对方英雄来获得金币、经验。经验可以提升英雄等级和技能等级，金币可以用来购买装备提升攻击、防御等属性。对战过程中一般没有己方单位在附近的地点是没有视野的，即无法看到对面单位，双方可以通过使用守卫来监视某个地点，洞察对面走向、制定战术。 本数据集来自Kaggle，包含了9879场钻一到大师段位的单双排对局，对局双方几乎是同一水平。每条数据是前10分钟的对局情况，每支队伍有19个特征，红蓝双方共38个特征。这些特征包括英雄击杀、死亡，金钱、经验、等级情况等等。一局游戏一般会持续30至40分钟，但是实际前10分钟的局面很大程度上影响了之后胜负的走向。作为最成功的电子竞技游戏之一，对局数据、选手数据的量化与研究具有重要意义，可以启发游戏将来的发展和改进。
本任务是希望同学们依据注释的要求，对代码中空缺部分进行填写，完成决策树模型的详细实现，根据已有的对局前10分钟特征信息，预测最后获胜方是蓝色方还是红色方，了解执行一个机器学习任务的大致流程
导入工具包
pandas是数据分析和处理常用的工具包，非常适合处理行列表格数据。numpy是数学运算工具包，支持高效的矩阵、向量运算。sklearn是机器学习常用工具包，包括了一些已经实现好的简单模型和一些常用数据处理方法、评价指标等函数。
from collections import Counter
import pandas as pd # 数据处理
import numpy as np # 数学运算
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_validate # 划分数据集函数
from sklearn.metrics import accuracy_score # 准确率函数
RANDOM_SEED = 2020 # 固定随机种子读入数据
假设数据文件放在`./data/`目录下，标准的csv文件可以用pandas里的`read_csv()`函数直接读入。文件共有40列，38个特征（红蓝方各19），1个标签列（blueWins），和一个对局标号（gameId）。对局标号不是标签也不是特征，可以舍去。
csv_data = './data/high_diamond_ranked_10min.csv' # 数据路径
data_df = pd.read_csv(csv_data, sep=',') # 读入csv文件为pandas的DataFrame
data_df = data_df.drop(columns='gameId') # 舍去对局标号列数据概览
对于一个机器学习问题，在拿到任务和数据后，首先需要观察数据的情况，比如我们可以通过`.iloc[0]`取出数据的第一行并输出。不难看出每个特征都存成了float64浮点数，该对局蓝色方开局10分钟有小优势。同时也可以发现有些特征列是重复冗余的，比如blueGoldDiff表示蓝色队金币优势，redGoldDiff表示红色方金币优势，这两个特征是完全对称的互为相反数。blueCSPerMin是蓝色方每分钟击杀小兵数，它乘10就是10分钟所有小兵击杀数blueTotalMinionsKilled。在之后的特征处理过程中可以考虑去除这些冗余特征。
另外，pandas有非常方便的`describe()`函数，可以直接通过DataFrame进行调用，可以展示每一列数据的一些统计信息，对数据分布情况有大致了解，比如blueKills蓝色方击杀英雄数在前十分钟的平均数是6.14、方差为2.93，中位数是6，百分之五十以上的对局中该特征在4-8之间，等等。
print(data_df.iloc[0]) # 输出第一行数据
data_df.describe这篇关于【机器学习】实验1，基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测（完整代码实现）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
