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人工智能系统实战第三期/实战代码/基于决策树的英雄联盟胜负预测/README.md

+# 基于决策树算法的英雄联盟游戏胜负预测
+# 基于决策树算法的英雄联盟游戏胜负预测
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+**数据集链接：** [数据集链接](https://pan.baidu.com/s/16XEcMOwpecBvN4bGCSgjZw?pwd=wmdg)
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+**数据集说明：** 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。
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+## 基本任务（80）：
+1. 合理的进行特征工程处理。
+2. 划分训练集和测试集。
+3. 使用决策树算法完成游戏胜负的预测。
+4. 对比不同特征组合对模型效果的影响。
+5. 提交代码和实验报告。
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+## 扩展任务（20）：
+1. 尝试自行实现决策树算法细节。
+2. 决策树算法的调参。
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+## Tips：
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+- 可以舍去无用特征以及构建差值特征。
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