标签：需要 use forest size 大片 str style 数据库 学习资料
英雄联盟想必大多数读者不会陌生，这是一款来自拳头，由腾讯代理的大型网络游戏，现在一进网吧，你就能发现一大片玩英雄联盟的人。在2017年中国战队无缘鸟巢的世界总决赛后，一大片人选择了弃游，只是终究没躲过“真香定理”，在2018年的中旬，又有大批战友又回到熟悉的召唤师峡谷战场，时至今日，英雄联盟已经不仅仅是一款游戏，一个电竞项目了，它已经成为了我们生活的快乐源泉了。
问君能有几多愁，辅助闪现抢人头；问君能有几多愁，卡牌千里送人头。问君能有几多愁，皇子开大关队友；清明时节雨纷纷,各种队友各种坑。别人笑我不买眼,我笑别人浪费钱；孤帆远影碧空尽,草丛惊现蛮易信 。相见时难别亦难，碰见赵信菊花残；我自横刀向天笑,剁人只需用三刀。苦练盲僧千百次, 盲目对战N 多次；战输不下五十次, 砸得鼠标要出事；举杯邀明月,草丛遇盖伦。
鉴于现在喜欢英雄联盟的大佬如此之多，为了帮助大家尽快的拿到首胜，小编爬取并分析了1982余场LOL数据。非常神奇的是！在开局之前能够高概率的预测本局的胜负！让你提前做好心理准备。
假设
假设没有王者等大神代玩小号
假设没有代练
假设没有因为半途被媳妇抓到而挂机的行为
假设没有突然掉网连不上去的行为
游戏对战数据获取
国服：腾讯游戏平台非官方API - http://www.games-cube.com/
外服：Riot开发者平台API- https://developer.riotgames.com/
import numpy as np import pymysql, random, json def connect_db(database): try: conn = pymysql.connect(host=‘localhost‘, port=3306, user=‘root‘, password=‘zandaoguang‘, db=database, charset=‘utf8‘) return conn except: print (‘Exception: MySQL Connection‘) return None
分析和训练数据
利用神经网络（neural_network）、随机森林（random_forest）和支持向量机（support_vector）等若干智能算法进行训练和回归，最终进行比较效果。
下面为神经网络部分代码：
from __future__ import print_function import numpy as np #np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential, load_model from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras import backend as K from keras.optimizers import SGD, Adam, RMSprop import gzip import sys from six.moves import cPickle from fetcher import * batch_size = 256 nb_classes = 2 nb_epoch = 100 champion_dict = fetch_champion_dict("champion136.json") champion_num = len(champion_dict) X_train = X_train.astype(‘int8‘) X_test = X_test.astype(‘int8‘) print(‘X_train shape:‘, X_train.shape) print(X_train.shape[0], ‘train samples‘) print(X_test.shape[0], ‘test samples‘) Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes) Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes) model = Sequential() model.add(Dense(1500, input_dim = champion_num, init=‘uniform‘)) model.add(Activation(‘sigmoid‘)) model.add(Dense(2)) model.add(Activation(‘softmax‘)) model.summary() model.compile(loss=‘categorical_crossentropy‘, optimizer=RMSprop(), metrics=[‘accuracy‘]) history = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, verbose=1, validation_data=(X_test, Y_test)) score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0) print(‘Test score:‘, score[0]) print(‘Test accuracy:‘, score[1])
随机森林代码：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.externals import joblib from fetcher import * champion_dict = fetch_champion_dict("champion136.json") champion_num = len(champion_dict) X_train, y_train, X_test, y_test = fetch_one_side_riot(‘12‘, ‘MATCHED_GAME‘, ‘KING_PORO‘, ‘KINGPORO‘, (‘1492660800000‘, ‘1493740800000‘), champion_dict) clf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, n_jobs=2) clf.fit(X_train, y_train) train_score = clf.score(X_train, y_train) print ("Train Score = "+str(train_score)) test_score = clf.score(X_test, y_test) print ("Test Score = "+str(test_score))
支持向量机代码：
from sklearn.externals import joblib from sklearn import svm from fetcher import * champion_dict = fetch_champion_dict("champion136.json") champion_num = len(champion_dict) X_train, y_train, X_test, y_test = fetch_one_side_riot(‘12‘, ‘MATCHED_GAME‘, ‘ARAM_UNRANKED_5x5‘, ‘ARAM‘, (‘1492660800000‘, ‘1493740800000‘), champion_dict) clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) train_score = clf.score(X_train, y_train) print ("Train Score = "+str(train_score)) test_score = clf.score(X_test, y_test) print ("Test Score = "+str(test_score))
游戏对战胜负预测
根据双方英雄阵容，预测获胜方的准确率（%）
PS:由于阿广近期没有玩英雄联盟，所以分析的数据为2017年的游戏数据。
只根据本方英雄阵容，预测本方能否获胜的准确率（%）
期望研究的问题
注：由于数据量太小，以后能收集到更多的数据，是希望可以对上面以及更多的方向进行研究。
结论
虽然我们通过机器学习算法可以预测这把的输赢，但是这毕竟不是我们最后的结果。玩英雄联盟和爱情类似，明明知道是我们不可能，却坚持去追求，这正是爱的美丽。也许没有什么结果，可那过程本身的美丽便足够用一生去品味。
游戏本来的用意是给大家放松心情，释放压力的（职业选手就不同了）。所以我们一定要把握好时间，对于沉迷游戏这种的就大可不必了，好的游戏应该是带给我们快乐，假如天天沉迷游戏，堕落不已，那就落入了错误的深渊了。当然好的方面也不是没有，看厂长、UZI这些选手就是好的代表啊！以上就是本文的全部内容，喜欢的小伙伴点个赞呗！
写在最后：
如果大家在学习Python的路上，或者打算学习Python需要学习资料，可以加群571799375，群里学习资料免费赠送给大家喔！
本文来自网络，如有侵权，请联系小编删除！
用Python抓取并分析了1982场英雄联盟数据，教你开局前预测游戏对局胜负！
标签：需要 use forest size 大片 str style 数据库 学习资料
原文地址：https://www.cnblogs.com/djdjdj123/p/10254967.html
