論文の概要: An efficient machine learning approach for extracting eSports players distinguishing features and classifying their skill levels using symbolic transfer entropy and consensus nested cross validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11972v1
• Date: Wed, 8 May 2024 15:22:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 11:50:18.607243
• Title: An efficient machine learning approach for extracting eSports players distinguishing features and classifying their skill levels using symbolic transfer entropy and consensus nested cross validation
• Title（参考訳）: シンボリックトランスファーエントロピーとコンセンサスネステッドクロスバリデーションを用いた特徴の識別とスキルレベル分類のための効率的な機械学習手法
• Authors: Amin Noroozi, Mohammad S. Hasan, Maryam Ravan, Elham Norouzi, Ying-Ying Law,
• Abstract要約: センサーデータと機械学習が組み合わさって、eSportsプレーヤーの分類に有効であることがすでに証明されている。 本稿では,これらの特徴を効果的に発見し,プレイヤーのスキルレベルを分類する手法を提案する。 分類結果は90.1%の精度で大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discovering features that set elite players apart is of great significance for eSports coaches as it enables them to arrange a more effective training program focused on improving those features. Moreover, finding such features results in a better evaluation of eSports players skills, which, besides coaches, is of interest for game developers to design games automatically adaptable to the players expertise. Sensor data combined with machine learning have already proved effective in classifying eSports players. However, the existing methods do not provide sufficient information about features that distinguish high-skilled players. In this paper, we propose an efficient method to find these features and then use them to classify players' skill levels. We first apply a time window to extract the players' sensor data, including heart rate, hand activities, etc., before and after game events in the League of Legends game. We use the extracted segments and symbolic transfer entropy to calculate connectivity features between sensors. The most relevant features are then selected using the newly developed consensus nested cross validation method. These features, representing the harmony between body parts, are finally used to find the optimum window size and classify players' skills. The classification results demonstrate a significant improvement by achieving 90.1% accuracy. Also, connectivity features between players gaze positions and keyboard, mouse, and hand activities were the most distinguishing features in classifying players' skills. The proposed method in this paper can be similarly applied to sportspeople data and potentially revolutionize the training programs in both eSports and sports industries
• Abstract（参考訳）: エリート選手を区別する機能を発見できることは、eスポーツのコーチにとって非常に重要なことです。 さらに,そのような特徴の発見により,eスポーツ選手のスキルの評価が向上し,コーチ以外にも,ゲーム開発者がプレイヤーの専門知識に自動的に適応可能なゲームを設計することに関心がある。 センサーデータと機械学習が組み合わさって、eSportsプレーヤーの分類に有効であることがすでに証明されている。 しかし,既存の手法では,高度に熟練した選手を区別する特徴について十分な情報を提供していない。 本稿では,これらの特徴を効果的に発見し,プレイヤーのスキルレベルを分類する手法を提案する。 我々はまず,リーグ・オブ・レジェンドゲームにおける試合前後の心拍数,手の動きなど,選手のセンサデータを抽出するために,時間窓を適用した。 抽出したセグメントとシンボル転送エントロピーを用いて,センサ間の接続特性を算出する。 最も関連性の高い機能は、新たに開発されたコンセンサスネストクロスバリデーションメソッドを使用して選択される。 これらの特徴は、身体部分間の調和を表すもので、最終的に最適なウィンドウサイズを見つけ、プレイヤーのスキルを分類するために使用される。 分類結果は90.1%の精度で大幅に改善された。 また、プレイヤー間の接続機能やキーボード、マウス、手の動きはプレイヤーのスキルの分類において最も際立った特徴であった。 提案手法はスポーツ関係者のデータにも適用可能であり,eスポーツとスポーツの両分野におけるトレーニングプログラムに革命をもたらす可能性がある。

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