Вопрос или проблема
Я собрал базу данных игр Clash Royale в попытке понять результаты различных матчей. Игра состоит из колоды из 8 карт, взятых из 102 карт. Как видно из Cnr, это очень широкое пространство с множеством возможностей. Аналогично, этой колоде противостоит широкое и разнообразное пространство.
Я использовал по сути таблицу шириной 206 элементов. Одна из переменных относится к относительной силе игроков; сто две переменные являются индикаторами для «домашней колоды»; сто две переменные являются индикаторами для «гостевой колоды»; и последний элемент — это переменная результата, которая является бинарной ответной переменной интереса.
Я использовал модель xgboost для прогнозирования результата противоположных колод, но понимаю, что это не так полезно для экстраполяции, когда комбинации карт фактически не были сыграны в данных. Мне кажется, что логистический подход был бы лучше, но проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что взаимодействия имеют большое значение, но также превращаются в слишком много признаков для управления.
Как дополнительная информация, я использовал сегментацию, чтобы «сгруппировать» колоды в общеизвестные «меты» с хорошим успехом. Однако, как я уже отметил выше, это не помогает в определении «новых мет», которые могут иметь смысл для изучения.
Мне интересны предлагаемые подходы к решению этой проблемы. И если вам интересно увидеть некоторые из моих данных Clash Royale, я веду веб-сайт для моего клана на The6ixclan.ca
Учитывая, что домен — это цифровая карточная игра, стоимость колоды и стратегия игры могут быть смоделированы. Широкое пространство вариантов может быть заполнено синтетическими данными.
Классические алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия и бустированные деревья, будут иметь ограниченный успех, учитывая последовательный характер проблемы. Было бы более полезно рассматривать это как проблему обучения с подкреплением, которая включает концепции моделирования последовательного принятия решений и «исследования» различных стратегий.
Ответ или решение
Проблема предсказания в Clash Royale: Поиск решений для анализа колод
Ваша работа по сбору базы данных игр Clash Royale представляет собой интересную попытку понять результаты различных матчей и взаимодействие колод. Действительно, игра состоит из восьми карт, выбранных из общего числа в 102 карты, что создает огромный и разнообразный набор возможных комбинаций.
Основные Ключевые Нюансы Проблемы
Ваше текущее использование модели XGBoost для предсказания исходов матчей имеет свои ограничения, особенно когда речь идет об экстраполяции на новые комбинации карт, которые не встречались в ваших данных. Логистическая регрессия, хотя и имеет свои преимущества, становится сложной из-за необходимого учета взаимодействий между картами, что приводит к взрывному росту количества признаков.
Также стоит отметить, что ваша стратегия сегментации для выделения "метасов" колод свидетельствует о хорошем понимании игровых тенденций, однако она может не помочь в изучении новых, неформализованных колод.
Потенциальные Подходы к Решению Проблемы
-
Использование Генеративных Моделей:
Рассмотрите возможность использования генеративных моделей, таких как GAN (Generative Adversarial Networks), для создания синтетических данных колод, которые могут помочь восполнить пробелы в данных. Это позволит вам смоделировать карты и их взаимодействия, которые не были ранее представлены. -
Обучение с Подкреплением:
Поэтому, применение реинфорсмент-обучения может оказаться наиболее эффективным способом решения данной проблемы. Этот подход позволяет разработать стратегии достижения успеха, исследуя различные комбинации карт и предоставляя систему наград за выбор удачных ходов. -
Моделирование временных процессов:
Рекомендуется использовать методы, способные учесть последовательность действий (например, RNN или LSTM), что позволит уловить динамику в смене меты и взаимодействии карт в процессе игры. -
Деревья Принятия Решений и Их Смешанные Подходы:
Вы можете также рассмотреть варианты использования ансамблевых методов, таких как комбинация решений от разных деревьев решений. Это может помочь вам выявить и учесть взаимодействия между картами, уменьшив при этом сложность модели. -
Исследование и Эксплорация Новой Информации:
Создание системы рекомендаций для "новых метасов" на основе обученных моделей может помочь в умении находить и предлагать игрокам недоступные до этого комбинации карт.
Заключение
Заключение: многообещающие пути поиска решения вашей проблемы сосредоточены на продвинутых методах машинного обучения и на создании стратегий, способных адаптироваться к меняющимся условиям игры. Ваша работа, несомненно, может принести пользу многим игрокам и исследователям, интересующимся внутренней механикой Clash Royale. Успехов в ваших начинаниях!
Все многочисленные перспективы анализа колод в игре, создания метасов и изучения взаимодействий карт открывают перед вами широкие горизонты для дальнейшего исследования и разработки. Ваш портал The6ixclan.ca может служить ценным ресурсом для обмена вашим опытом и достижениям в данной области.