Стратегии выигрыша: подробное руководство по прогнозированию победителей раундов CSGO с очисткой данных…

Что такое КСГО

Counter-Strike: Global Offensive, широко известная как CSGO, представляет собой видеоигру-шутер от первого лица, разработанную Valve Corporation и Hidden Path Entertainment. Это четвертая игра в серии Counter-Strike, которая началась как модификация оригинальной игры Half-Life в 1999 году.

CSGO — это командная игра, в которой две команды противостоят друг другу: Террористы и Контртеррористы. Цель игры варьируется в зависимости от режима игры, но обычно террористы пытаются заложить бомбу в указанном месте, в то время как контртеррористы пытаются предотвратить установку бомбы или обезвредить ее, если она уже была заложена. В другом игровом режиме команды соревнуются, чтобы уничтожить друг друга или выполнить такие задачи, как спасение заложников.

Игра состоит из раундов, и каждый раунд длится не более двух минут. В начале каждого раунда игроки могут покупать оружие, доспехи и другие полезные предметы, используя внутриигровую валюту, заработанную в предыдущих раундах. Оружие, доступное игрокам, варьируется от пистолетов до штурмовых винтовок, и каждое оружие имеет уникальные характеристики, такие как урон, точность и отдача.

Игра популярна как среди игроков, так и среди зрителей, в профессиональных турнирах и лигах участвуют одни из лучших игроков и команд мира. Сложность и глубина игры делают ее сложной и увлекательной как для случайных, так и для соревновательных игроков.

Прогнозирование победителя раунда в CSGO на основе различных факторов, таких как доспехи, оружие и полезность, может дать ценную информацию об игре и помочь игрокам и аналитикам понять стратегии и динамику игры. С помощью методов машинного обучения мы можем анализировать исторические данные матчей и предсказывать победителя раунда с высокой точностью и интерпретируемостью.

На какой вопрос вы пытаетесь ответить? Как вы определили это как задачу машинного обучения?

Вопрос, на который я пытаюсь ответить, заключается в том, как предсказать победителя раунда в Counter-Strike: Global Offensive (CSGO) на основе различных факторов, таких как броня, оружие и полезность.

Чтобы сформулировать это как задачу ML, мы можем подойти к ней как к проблеме бинарной классификации, цель которой состоит в том, чтобы предсказать, выиграют ли раунд террористы или контртеррористы. Мы можем использовать подход к обучению с учителем, когда мы обучаем модель на размеченном наборе данных исторических совпадений.

Мы можем использовать различные функции, такие как оружие и снаряжение, принадлежащее каждому игроку в начале раунда, позиции игроков и исторические результаты каждой команды, чтобы предсказать победителя раунда. Мы можем предварительно обработать данные, закодировав категориальные характеристики, такие как типы оружия, с помощью одноразового кодирования и масштабируя числовые характеристики, такие как точность игрока, с помощью стандартизации.

Затем мы можем обучать различные модели машинного обучения, такие как логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса и нейронные сети, на предварительно обработанных данных. Мы можем оценить производительность этих моделей, используя такие показатели, как точность, точность, полнота и F1-оценка в наборе данных проверки.

После того, как мы обучили и оценили модель, мы можем использовать ее для прогнозирования победителя раунда в режиме реального времени во время матча CSGO, вводя характеристики текущего раунда и выводя прогнозируемого победителя.

Какова производительность этой задачи на уровне человека? Какой уровень производительности необходим?

Определение производительности на уровне человека в задаче предсказания победителя раунда в CSGO на основе доспехов, оружия и других утилит трудно точно измерить, поскольку это зависит от различных факторов, таких как уровень навыков игрока и сложность игры. сценарий матча.

Однако в целом мы можем считать производительность профессионального игрока в CSGO эталоном производительности на уровне человека. Профессиональные игроки обладают высокой квалификацией и опытом игры и могут предсказать победителя раунда на основе различных факторов, таких как состав команды, стратегии и выступления игроков. Таким образом, мы можем рассматривать их производительность в качестве стандарта для выполнения этой задачи на уровне человека.

С точки зрения уровня производительности, необходимого для того, чтобы модель машинного обучения была полезной для прогнозирования победителя раунда, мы можем стремиться к достижению производительности, сравнимой с производительностью на уровне человека или превышающей ее. Однако важно отметить, что достижение производительности на уровне человека не обязательно гарантирует точность модели во всех сценариях, поскольку сложность игры может затруднить точное прогнозирование результата.

Поэтому нам необходимо оценить производительность модели на тестовом наборе данных, который представляет широкий спектр сценариев и ситуаций, чтобы убедиться, что она может работать точно в различных контекстах. Мы можем стремиться к высокой точности, точности, отзыву и баллу F1 при прогнозировании победителя раунда, что указывает на то, что модель может эффективно различать две команды и точно предсказывать победителя.

Откуда взялись данные объекта и ярлык?

Набор данных был первоначально опубликован Skybox в рамках их CS:GO AI Challenge, который проходил с весны по осень 2020 года. Набор данных состоит из примерно 700 демонстраций из турниров высокого уровня в 2019 и 2020 годах. Раунды разминки и перезапуски были отфильтрованы, а для оставшихся живых раундов снимок раунда записывается каждые 20 секунд, пока не будет определен раунд. После первоначальной публикации он был предварительно обработан и сведен для улучшения читаемости и облегчения обработки алгоритмами. Общее количество снимков — 122411.

Какие шаги нужно предпринять, чтобы предсказать победителя раунда в CSGO с помощью машинного обучения?

Шаги, необходимые для прогнозирования победителя раунда в CSGO с использованием машинного обучения, следующие:

1. Сбор данных: сбор данных из различных источников, таких как данные матчей и статистика игроков, и их компиляция в набор данных.
2. Очистка данных: очистка данных для устранения любых несоответствий, отсутствующих значений или ошибок, которые могут повлиять на точность модели.
3. Выбор функций: выбор наиболее важных функций, которые оказывают наибольшее влияние на прогнозирование победителя раунда. Это можно сделать с помощью таких методов, как корреляционный анализ, определение важности признаков или знание предметной области.
4. Предварительная обработка данных: предварительная обработка данных для преобразования функций в формат, подходящий для алгоритмов машинного обучения. Это включает в себя кодирование категориальных признаков, масштабирование числовых признаков и обработку выбросов или отсутствующих значений.
5. Выбор модели: выбор подходящего алгоритма машинного обучения, такого как логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса или нейронные сети, на основе набора данных и предметной области.
6. Обучение модели: обучение выбранной модели на предварительно обработанном наборе данных с использованием набора для обучения и проверки для оптимизации параметров модели и повышения ее точности.
7. Оценка модели: оценка производительности обученной модели на отдельном наборе тестов с использованием таких показателей, как точность, воспроизводимость и F1-оценка, чтобы убедиться, что модель может обобщать новые данные.
8. Интерпретация: интерпретация обученной модели, чтобы понять, какие функции наиболее важны для прогнозирования победителя раунда и как модель делает свои прогнозы. Это можно сделать с помощью таких методов, как важность признаков, графики частичной зависимости или значения SHAP.
9. Прогнозирование в реальном времени: использование обученной модели для прогнозирования победителя раунда в режиме реального времени во время матча CSGO путем ввода характеристик текущего раунда и вывода прогнозируемого победителя.

Эти шаги включают в себя сочетание знаний предметной области, статистического анализа и методов машинного обучения для разработки модели, которая может точно предсказать победителя раунда в CSGO.

Победитель раунда на основе этих образцов в наборе данных.

Распределение зависимой переменной round_winner показывает, что значения являются категориальными и есть два возможных результата: CT и T. Количество строк для CT равно 57 507, а количество строк для T равно 59 941, что указывает на то, что частота T немного выше, чем CT.

График подсчета и круговая диаграмма распределения показывают, что большинство раундов выиграл T с 51,1% раундов, в то время как CT выиграл 48,9% раундов. Это указывает на то, что T имеет несколько более высокие шансы на победу в раунде по сравнению с CT в данном наборе данных.

Круговая диаграмма является полезной визуализацией для отображения доли каждой категории, а диаграмма подсчета обеспечивает более подробное представление о частоте каждой категории. В целом, распределение зависимой переменной указывает на то, что набор данных сбалансирован, поскольку между частотами двух категорий нет существенной разницы.

Какова цель исследовательского анализа данных (EDA)?

Исследовательский анализ данных (EDA) — это процесс анализа и визуализации набора данных для выявления закономерностей, взаимосвязей и аномалий в данных. Цель EDA — получить более глубокое понимание данных и их характеристик, прежде чем применять к ним какие-либо статистические модели или алгоритмы машинного обучения. EDA может помочь определить пропущенные значения, выбросы и другие проблемы с качеством данных, а также определить важные переменные и их отношения друг к другу. EDA также может помочь в разработке функций, то есть в процессе создания новых функций из существующих, которые являются более информативными для моделей машинного обучения. Таким образом, EDA — это важный шаг в процессе обработки данных, который помогает обеспечить точность, полноту и актуальность данных перед моделированием.

Какого рода исследование данных вы проводили?

Предварительные выводы из EDA.

Проверка типа данных. Все функции в наборе данных являются целыми/плавающими.

Проверка отсутствующих данных — в нашем наборе данных не было отсутствующих значений ни в одной функции.

Распределение обучающих данных — я проверил распределение вероятностей каждой функции в обучающем наборе данных.

Проверка повторяющихся значений. В наборе данных есть несколько повторяющихся значений, и эти повторяющиеся значения были удалены, а также построены графики для визуализации распределения победителя раунда, который выиграл сколько раундов.

Очистка данных

Этот набор данных был относительно чистым, без пропущенных значений. Но передача отсутствующих значений — одна из самых важных задач в любом проекте Data Science.

Обработка отсутствующих данных

В любой задаче моделирования ML одной из очень важных задач является проверка наличия каких-либо пропущенных значений в нашем наборе данных. Если в наборе данных отсутствуют значения, это может ужасно изменить результаты и сделать нашу модель неэффективной.

Но есть способы решить эту проблему, мы обсудим эти методы более подробно ниже.

Каково вероятное распределение всех переменных в наборе данных?

Какие независимые переменные полезны для прогнозирования цели (зависимой переменной)?

Мы обнаружили, что некоторые переменные действительно помогают нам делать прогнозы, и использовали специальный метод под названием «SelectKbest», чтобы выяснить, какие из них были лучшими.

Затем мы хотели увидеть, какие из переменных были наиболее важными, поэтому мы использовали специальный инструмент под названием «ExtraTreesClassifier». Этот инструмент рассмотрел все переменные и сообщил нам, какие из них были наиболее полезными.

Важность функции дает вам оценку для каждой функции ваших данных, чем выше оценка, тем важнее или релевантнее функция по отношению к вашей выходной переменной.

Какие переменные-предикторы наиболее важны?

рассматривая методы выбора признаков,

доспехи, шлемы, комплекты для обезвреживания, деньги, живые игроки, здоровье, карта, оставшееся время, очки до этого момента, светошумовые гранаты и оружие, такое как ak47, Glock и usps, указаны в рейтинге 20 лучших, но глядя на общее количество данные и геймплей следующие 30 функций очень близки друг к другу на основе их рейтинга. CSGO — непредсказуемая игра.

Этот код выполняет выбор функций для задачи классификации с помощью метода SelectKBest из библиотеки sci-kit-learn. Сначала он импортирует метод SelectKBest вместе с двумя функциями оценки (chi2 и f_regression) для классификации и регрессии соответственно.

Затем код создает матрицу признаков X_clf и целевую переменную y_clf и удаляет целевую переменную из матрицы признаков. Затем он заменяет любые бесконечные значения в наборе данных значениями NaN и удаляет все строки, содержащие значения NaN. Наконец, он создает объект SelectKBest с k = 20, сопоставляет объект с матрицей признаков и целевой переменной и выбирает 20 лучших признаков на основе F-значения (функция оценки f_classif) каждого признака. Выбранные функции сохраняются в новом фрейме данных с именем «features_df_new», который возвращается последней строкой кода. Этот процесс можно использовать для уменьшения размерности набора данных и повышения точности и производительности моделей машинного обучения.

Есть ли преимущество на стороне карты?

Производительность команды может варьироваться в зависимости от того, на какой карте она играет. Например, команда может очень хорошо играть на карте под названием «Инферно», но не так хорошо на карте под названием «Мираж». Это связано с тем, что разные карты имеют разные макеты, стратегии и игровые механики, и командам необходимо адаптироваться к этим различиям, чтобы победить.

В контексте этого проекта по науке о данных важно учитывать выбор карты, поскольку он может оказать большое влияние на исход игры. Анализируя данные, мы можем обнаружить, что определенные команды, как правило, работают лучше на определенных картах или что определенные карты с большей вероятностью приведут к победе той или иной команды.

Принимая во внимание выбор карты, мы можем сделать более точные прогнозы о том, какая команда, скорее всего, выиграет данный матч, и даже какая команда, скорее всего, выиграет конкретный раунд в этом матче. Так что это важный фактор, который следует учитывать при анализе эффективности команд в CS:GO.

Кроме того, в игре CS:GO может быть предвзятость в зависимости от выбора карты. Некоторые карты могут иметь неотъемлемые преимущества как для террористов, так и для контртеррористов, что облегчает победу одной команде, чем другой. Например, карта Nuke часто считается стороной CT, а это означает, что контртеррористической команде легче защищать свои цели и выигрывать раунды. Точно так же карта Mirage часто считается Т-сторонней, а это означает, что команде террористов легче атаковать и выигрывать раунды.

В целом, выбор карты является важным фактором, который следует учитывать в CS:GO, поскольку он может повлиять на исход игры и стратегии, используемые командами. Анализируя данные на разных картах и ​​производительность каждой команды, мы можем выявить любые отклонения или тенденции, которые могут существовать, и соответствующим образом скорректировать наши стратегии.

Нет ничего удивительного в популярности de_dust2 (Dust 2) и очевидном преимуществе T-стороны. С другой стороны, de_nuke кажется (Nuke) более ориентированным на сторону CT.

Какое оружие и гранаты наиболее распространены с обеих сторон?

Несмотря на то, что glock и usps являются пистолетами, они в основном используются в эхо-раундах — раундах, когда у игроков не хватает денег на покупку основного снаряжения — и в стартовых раундах. Поэтому следует построить график, исключающий эти боковые ответвления.

Влияют ли комплекты обезвреживания на победу в раунде?

Это показывает важность комплектов для обезвреживания, они позволяют быстро обезвредить бомбу и, по-видимому, увеличивают шансы на победу в раунде. Верна ли эта гипотеза для всех карт?

Как работают деньги в ксго?

Игроки зарабатывают деньги, выполняя задачи, такие как убийство врагов или установка и обезвреживание бомб. Эти деньги можно использовать для покупки оружия, доспехов и полезных предметов в последующих раундах. Однако игроки получают разные суммы денег в зависимости от результатов предыдущего раунда и их результатов в этом раунде. Например, если игрок выиграет раунд, он получит больше денег, чем если бы он проиграл раунд.
Экономика игроков в CSGO может сыграть решающую роль в прогнозировании исхода матча. Команда с сильной экономикой может покупать лучшее оружие и снаряжение, что дает им преимущество перед противниками. С другой стороны, команда со слабой экономикой может быть вынуждена использовать низкокачественное оружие или вообще отказаться от покупки определенных предметов, что поставит их в невыгодное положение.

В контексте этого проекта по науке о данных и набора данных победителей раундов CSGO мы можем использовать текущую экономику игроков в качестве прогностической переменной, чтобы помочь определить вероятность их победы в следующем раунде. Анализируя данные, мы можем выявить закономерности и взаимосвязи между экономикой игроков и исходом раундов.

Например, если у команды сильная экономика, а у противоположной команды слабая экономика, может быть более вероятно, что команда с более сильной экономикой выиграет в следующем раунде. В качестве альтернативы, если у команды слабая экономика, но ей все же удается выиграть раунд, это может указывать на то, что она приняла стратегические решения или у нее были опытные игроки, которые позволили ей победить, несмотря на более слабые ресурсы.

В целом, рассмотрение экономики игроков может дать ценную информацию и помочь предсказать исход раундов в матчах CSGO.

Какие распространенные модели машинного обучения можно использовать для прогнозирования победителя раунда в CSGO?

Существует несколько моделей машинного обучения, которые можно использовать для прогнозирования победителя раунда в CSGO. Некоторые распространенные модели включают в себя:

1. Логистическая регрессия: это популярная модель для задач двоичной классификации, которую можно использовать для прогнозирования вероятности победы в раунде террористами или контртеррористами на основе входных признаков.
2. Деревья решений: эту модель можно использовать для создания древовидной структуры решений на основе входных признаков, что может помочь определить, какие факторы наиболее важны для прогнозирования победителя раунда.
3. Случайные леса: эта модель объединяет несколько деревьев решений для повышения точности и уменьшения переобучения, что делает ее популярным выбором для задач классификации.
4. Машины опорных векторов (SVM): эту модель можно использовать для поиска гиперплоскости, которая разделяет данные на два класса, что может быть полезно для прогнозирования победителя раунда в CSGO на основе входных функций.
5. Нейронные сети: эту модель можно использовать для изучения сложных нелинейных взаимосвязей между входными функциями и победителем раунда, что может привести к высокой точности прогнозирования.

Важно отметить, что выбор модели зависит от различных факторов, таких как размер и сложность набора данных, количество и тип входных функций, а также требуемые показатели производительности. Поэтому важно поэкспериментировать с несколькими моделями и оценить их производительность, чтобы определить лучшую модель для задачи.

Итак, как победить?

На основе проведенного анализа данных можно сделать вывод, что определенные факторы, такие как количество убийств игроков, помощь игрокам, выстрелы в голову и тип раунда, являются важными предикторами исхода раунда в CS:GO. Кроме того, на исход раунда может повлиять экономика игроков, выбор карты и сторона (CT или T).

Так что, если вы хотите улучшить свои результаты в CS:GO, сосредоточение внимания на улучшении этих факторов потенциально может увеличить ваши шансы на победу в раундах. Однако важно отметить, что победа в игре зависит не только от производительности отдельного игрока, но и от командной работы, общения и стратегии. Удачи.

Ссылки

chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://
publications.lib.chalmers.se/records/fulltext/256129/256129.pdf