論文の概要: League of Legends: Real-Time Result Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02449v1
• Date: Sat, 2 Sep 2023 02:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 18:20:14.640953
• Title: League of Legends: Real-Time Result Prediction
• Title（参考訳）: League of Legends: リアルタイムの成果予測
• Authors: Jailson B. S. Junior and Claudio E. C. Campelo
• Abstract要約: 本稿では,機械学習技術を用いて,電子ゲームリーグ・オブ・レジェンド(LoL)の試合結果の予測について検討する。 様々なモデルが評価され、その結果が奨励された。 この研究は、電子ゲームに応用された機械学習の分野に寄与し、League of Legendsにおけるリアルタイム予測に関する貴重な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a study on the prediction of outcomes in matches of the electronic game League of Legends (LoL) using machine learning techniques. With the aim of exploring the ability to predict real-time results, considering different variables and stages of the match, we highlight the use of unpublished data as a fundamental part of this process. With the increasing popularity of LoL and the emergence of tournaments, betting related to the game has also emerged, making the investigation in this area even more relevant. A variety of models were evaluated and the results were encouraging. A model based on LightGBM showed the best performance, achieving an average accuracy of 81.62\% in intermediate stages of the match when the percentage of elapsed time was between 60\% and 80\%. On the other hand, the Logistic Regression and Gradient Boosting models proved to be more effective in early stages of the game, with promising results. This study contributes to the field of machine learning applied to electronic games, providing valuable insights into real-time prediction in League of Legends. The results obtained may be relevant for both players seeking to improve their strategies and the betting industry related to the game.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習技術を用いて,電子ゲームリーグ・オブ・レジェンド(LoL)の試合結果の予測について検討する。 マッチングの異なる変数とステージを考慮し、リアルタイム結果を予測する能力を検討することを目的として、未公開データをこのプロセスの基本的な部分として用いることを強調する。 LoLの人気が高まり、トーナメントの出現とともに、ゲームに関連した賭けも出現し、この分野の調査はさらに関連性を高めている。 様々なモデルが評価され、結果は奨励された。 lightgbmに基づくモデルが最も優れた性能を示し、経過時間の割合が60\%から80\%の間であれば、マッチの中間段階で平均81.62\%の精度を達成した。 一方、ロジスティック回帰と勾配強化モデルはゲームの初期段階でより効果的であることが証明され、有望な結果が得られた。 この研究は、電子ゲームに適用される機械学習の分野に貢献し、league of legendsのリアルタイム予測に対する貴重な洞察を提供する。 得られた結果は、戦略の改善を目指すプレイヤーと、ゲームに関連する賭け業界の両方に関係があるかもしれない。

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