Мои первоначальные попытки предсказать матчи ARAM на основе 48 000 тренировочных матчей не увенчались успехом. Я надеялся, что смогу предсказать исход матча с 70-процентной точностью. К сожалению, я не смог добиться большего, чем подбрасывание монеты, что практически сделало мою модель бесполезной.
Каждый обучающий пример представлял собой разреженный вектор из 136 значений, по одному для каждого чемпиона. Если бы чемпион (в команде пять уникальных чемпионов) присутствовал, значение было бы 1, иначе 0.
Я попробовал два разных подхода к моделированию данных. В своем предыдущем посте я упомянул об одном подходе, при котором я создавал бы два примера из каждого матча, по одному примеру для каждой команды. Другой подход, который я пробовал, заключался в создании векторов размером 272 (136 x 2), где чемпионы одной команды представляли первые 136 значений в векторе, а другая команда представляла последние 136 значений.
Оба подхода дали мне примерно одинаковые результаты, и, к сожалению, ни один из подходов не сходился. Я могу попытаться просканировать API Riot для получения дополнительных данных или поискать другие способы моделирования совпадений, чтобы повысить точность моей модели.
