【机器学习】基于KAN的王者荣耀账号价格预测

摘要:本文通过分析王者荣耀账号交易数据,构建并优化了多个机器学习模型,特别是引入了先进的知识增强网络(KAN)模型,以提高账号价格预测的准确性。同时,开发了基于PyQt5的界面,使得预测过程更加直观和便捷。通过本文你可以学习到,如何搭建一个回归模型,预测、保存模型、结果分析。

file

1 数据清洗

1.1 数据读取与信息查看

导入所需要的模块

import pandas as pd
from sklearn import datasets
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False		# 显示负号
import warnings
import joblib # 用来保存模型
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略警告

读取数据

data=pd.read_csv("data.csv")
data.describe()

file

信息介绍:

标题:用户所填写的标题内容

价格:账号价格,也是我们搭建回归模型要进行预测的内容。

系统版本:安卓版、苹果版

账号类型:QQ、微信

服务器服务区:全区全服、或者指定区

发布时间:用户所发布账号的时间

段位:无、青铜、铂金…、王者等等

二次实名:是否可以二次实名

贵族等级:V0-V10

皮肤数量:皮肤个数

防成迷限制:是否有防成迷限制

删除没有用的信息,其中标题、发布时间显然没有用,标题为其内容的整合,并无重要作用,发布时间也感觉大概率没有用。

data=data.drop("标题",axis=1)
data=data.drop("发布时间",axis=1)
data
1.2 数据映射

由于模型所接受的输入为数字,因此我们需要将文本映射为对应的数字。

将价格贵族等级、皮肤数量进行映射

data['价格'] = data['价格'].str.replace('¥', '').astype(float)
data['贵族等级'] = data['贵族等级'].str.replace('V', '')
data['贵族等级'] = pd.to_numeric(data['贵族等级'], errors='coerce')
data['贵族等级'].fillna(0, inplace=True)
data['皮肤数量'] = pd.to_numeric(data['皮肤数量'], errors='coerce')
data['皮肤数量'].fillna(0, inplace=True)

对文本进行映射,使用map函数和lambda表达式进行映射

data['系统版本'] = data['系统版本'].map({
   '安卓版': 1, '苹果版': 0})
data['账号类型'] = data['账号类型'].map({
   'QQ': 1, '微信': 0})
data['二次实名'] = data['二次实名'].map({
   '可二次': 1, '不可二次': 0})
data['防沉迷限制'] = data['防沉迷限制'].map({
   '无防沉迷': 1, '有防沉迷': 0})
data['服务区'] = data['服务区'].apply(lambda x: 1 if x == '全区' else 0)
data['服务器'] = data['服务器'].apply(lambda x: 1 if x == '全服' else 0)
data

采用同样的方式对段位进行映射,构建映射字典

rank_map={
   "未知":0,"暂无段位":0,"无":0,'看商品描述':0,
          "倔强青铜":1,
          "秩序白银":2,"白银":2,
          "荣耀黄金I":3,"荣耀黄金II":3,"荣耀黄金III":3,"荣耀黄金IV":3,"黄金":3,"荣耀黄金":3,
          "尊贵铂金I":4,"尊贵铂金II":4,"尊贵铂金III":4,"尊贵铂金IV":4,"铂金":4,"尊贵铂金":4,
          "永恒钻石":5,"永恒钻石I":5,"永恒钻石III":5,"永恒钻石II":5,"永恒钻石V":5,"永恒钻石IV":5,"钻石":5,
          "至尊星耀":6,"至尊星耀V":6,"至尊星耀IV":6,"至尊星耀I":6,"至尊星耀III":6,"至尊星耀II":6,"星耀":6,
          "最强王者":7,"至圣王者":8,"无双王者":9,"非凡王者":
### 使用机器学习和决策树改进王者荣耀游戏策略与数据分析 #### 背景介绍 随着人工智能的发展,游戏领域逐渐成为验证复杂算法的重要平台之一。特别是在《王者荣耀》这样的多人在线战术竞技游戏中,玩家行为数据庞大且多样,这为利用机器学习方法提供了丰富的素材[^2]。 #### 决策树在游戏中的应用 决策树是一种监督学习方法,在分类和回归任务中表现良好。对于《王者荣耀》,可以通过以下方式运用决策树: 1. **英雄推荐系统** 基于玩家的历史战绩、偏好以及当前队伍配置,构建一个决策树模型来推荐最适合的英雄组合。这种系统的输入特征可能包括但不限于:玩家胜率、常用位置(上单/打野等)、敌方阵容构成等。通过训练历史比赛数据集,能够有效提升匹配质量[^1]。 2. **技能释放时机建议** 利用决策树分析优秀选手的操作模式,建立一套规则用于指导新手玩家何时何地施放特定技能。例如,“当血量低于30%,距离塔防小于5米时优先回城补给”,这类逻辑可通过大量实战记录提炼而成[^4]。 #### 结合其他先进技术和工具 虽然单独使用决策树已经能解决不少实际问题,但如果希望进一步优化效果,则需考虑集成更多现代技术手段: - **知识增强网络(KAN)** 如文中提到的研究成果所示,加入外部知识图谱后的KAN模型显著提升了账号价值评估精度。同样道理也适用于制定更精细的战略规划——比如根据不同版本更新调整相应权重参数设置。 - **自动化建模(AutoML)** 鉴于手动调参耗时费力,采用AutoML框架可以帮助快速筛选最佳超参数组合,从而节省时间成本的同时获得更高性能的表现形式[^3]。 - **加强模型透明度(Explainable AI, XAI)** 对于某些关键场景下的判断依据给出清晰说明至关重要;因此有必要探索XAI路径以确保最终方案具备足够的说服力及可靠性。 ```python from sklearn import tree import pandas as pd # 加载样本数据 (假设已预处理完毕) data = pd.read_csv('game_data.csv') features = data[['player_level', 'win_rate', 'hero_type']] labels = data['recommended_hero'] clf = tree.DecisionTreeClassifier() model = clf.fit(features, labels) def recommend_hero(player_info): prediction = model.predict([list(player_info.values())]) return prediction[0] example_player = {'player_level': 20, 'win_rate': 78, 'hero_type': 'fighter'} print(f"Suggested hero is {recommend_hero(example_player)}") ``` 上述代码片段展示了如何创建简单的决策树分类器来进行个性化英雄推荐。 ---
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