今天教大家用Python預(yù)測(cè)英雄聯(lián)盟比賽勝負(fù)。

Show me data，用數(shù)據(jù)說(shuō)話

今天我們聊一聊 Python預(yù)測(cè)LOL勝負(fù)

目前，英雄聯(lián)盟S10全球總決賽正在火熱進(jìn)行中，最終決賽于10月31日在浦東足球場(chǎng)舉行。作為當(dāng)下最火熱的電競(jìng)賽事，這點(diǎn)燃了全球無(wú)數(shù)玩家的關(guān)注，相信沒(méi)有哪個(gè)英雄聯(lián)盟玩家會(huì)錯(cuò)過(guò)這場(chǎng)受眾超廣、影響力超大的國(guó)際電競(jìng)賽事。LPL究竟能否在家門(mén)口拿下第三座世界賽獎(jiǎng)杯也成了許多玩家關(guān)注的話題。

對(duì)于每場(chǎng)比賽，大家最關(guān)注的莫過(guò)于最后的勝負(fù)了，那么比賽的勝負(fù)能否可以預(yù)測(cè)呢？

今天，我們就分析了5萬(wàn)多場(chǎng)英雄聯(lián)盟的排名比賽，教你如何用Python預(yù)測(cè)比賽勝負(fù)。

項(xiàng)目介紹

英雄聯(lián)盟(LOL)是美國(guó)游戲開(kāi)發(fā)商Riot Games(2011年由騰訊收購(gòu))開(kāi)發(fā)和發(fā)行的一款多人在線戰(zhàn)斗競(jìng)技游戲。

在游戲中，玩家扮演一個(gè)"召喚師"角色，每個(gè)召喚師控制一個(gè)擁有獨(dú)特技能的"英雄"，并與一組其他玩家或電腦控制的英雄戰(zhàn)斗。游戲的目標(biāo)是摧毀對(duì)方的防御塔和基地。

召喚者峽谷是英雄聯(lián)盟中最受歡迎的地圖，在這種地圖類(lèi)型中，兩隊(duì)五名玩家競(jìng)爭(zhēng)摧毀一個(gè)被稱(chēng)為基地的敵人建筑，這個(gè)建筑由敵人的隊(duì)伍和一些防御塔護(hù)衛(wèi)。每個(gè)隊(duì)伍都希望保衛(wèi)自己的建筑，同時(shí)摧毀對(duì)方的建筑。這些主要包括:Towers(防御塔)：每支隊(duì)伍總共有11座防御塔

Inhibitor(水晶)：每條道有一個(gè)水晶

Elemental Drakes/Elder Dragon(大龍/遠(yuǎn)古龍)

Rift Herald(峽谷先鋒)

Baron Nasho(納什男爵)

Nexus(基地)

英雄聯(lián)盟最具爭(zhēng)議的元素之一，就是其嚴(yán)重的滾雪球效應(yīng)。許多職業(yè)選手接受賽后采訪時(shí)都提到其輸贏都因?yàn)椤皾L雪球”，我們研究各方面各指標(biāo)的數(shù)據(jù)，來(lái)看這些因素的發(fā)展是否真的影響了比賽的成敗。

在這個(gè)項(xiàng)目中，我們分析了5萬(wàn)多場(chǎng)英雄聯(lián)盟的排名比賽，并嘗試使用決策樹(shù)算法來(lái)根據(jù)已有輸入屬性預(yù)測(cè)比賽勝負(fù)。

數(shù)據(jù)集概述

數(shù)據(jù)集收集了超過(guò)50000個(gè)從游戲英雄聯(lián)盟排位游戲的數(shù)據(jù)，字段主要包含以下數(shù)據(jù)：Game ID：游戲ID

Creation Time：創(chuàng)建時(shí)間

Game Duration (in seconds)：游戲持續(xù)時(shí)間(秒)

Season ID：賽季ID

Winner (1=team1, 2=team2)：獲勝隊(duì)伍

First Baron, dragon, tower, blood, inhibitor and Rift Herald (1 = team1, 2 = team2, 0 = none)：第一條納什男爵，大龍，塔，一血，水晶，峽谷先鋒

Champions and summoner spells for each team (Stored as Riot's champion and summoner spell IDs)：每只隊(duì)伍選擇的英雄和召喚術(shù)

The number of tower, inhibitor, Baron, dragon and Rift Herald kills each team has：塔，水晶，男爵，大龍和峽谷先鋒擊殺數(shù)

The 5 bans of each team (Again, champion IDs are used)：每個(gè)隊(duì)伍的禁用英雄

數(shù)據(jù)讀入和預(yù)覽

首先導(dǎo)入所需包和讀入數(shù)據(jù)集。

# 數(shù)據(jù)整理import numpy as np import pandas as pd # 可視化import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import plotly as py import plotly.graph_objs as go # 建模from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCVfrom sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report

# 讀入數(shù)據(jù)df = pd.read_csv('./archive/games.csv')df.head()

ape(51490, 61)

數(shù)據(jù)可視化

我們將分別對(duì)影響比賽的相關(guān)因素進(jìn)行如下探索：

1. 目標(biāo)變量分布

數(shù)據(jù)集一共有51490條記錄，其中1隊(duì)獲勝的次數(shù)為26077次，占比50.6%，2隊(duì)獲勝的次數(shù)為25413次，占比49.4%。不存在樣本不平衡的情況。

代碼

# 餅圖trace0 = go.Pie(labels=df['winner'].value_counts().index, ? ? ? ? ? ? ? ? values=df['winner'].value_counts().values, ? ? ? ? ? ? ? ?hole=0.5, ? ? ? ? ? ? ? ?opacity=0.9, ? ? ? ? ? ? ? ?marker=dict(line=dict(color='white', width=1.3)) ? ? ? ? ? ? ? ) layout = go.Layout(title='目標(biāo)變量winner分布')

data = [trace0]fig = go.Figure(data, layout)py.offline.plot(fig, filename='./html/整體獲勝情況分布.html')

2. 游戲時(shí)長(zhǎng)分布

從直方圖可以看出，游戲時(shí)長(zhǎng)大致服從正態(tài)分布，其中最短的游戲時(shí)長(zhǎng)為3分鐘，3分鐘是游戲重開(kāi)的時(shí)間點(diǎn)，最長(zhǎng)的游戲時(shí)長(zhǎng)是79分鐘。中間50%的時(shí)長(zhǎng)在26~36分鐘之間。

代碼

df['game_duration'] = round(df['gameDuration'] / 60)

# 選擇數(shù)據(jù)x1 = df[df['winner'] == 1]['game_duration']x2 = df[df['winner'] == 2]['game_duration']

# 直方圖trace0 = go.Histogram(x=x1, bingroup=25, name='team1', opacity=0.9)trace1 = go.Histogram(x=x2, bingroup=25, name='team2', opacity=0.9)

layout = go.Layout(title='比賽游戲時(shí)長(zhǎng)分布')

data = [trace0, trace1] fig = go.Figure(data, layout)py.offline.plot(fig, filename='./html/游戲時(shí)長(zhǎng)分布.html')

3. 一血對(duì)獲勝的影響

獲得一血的隊(duì)伍勝率相對(duì)較高，在第一隊(duì)的比賽中，首先獲得一血時(shí)的勝率為59.48%，相較未獲得一血的比賽高18%。在第二隊(duì)的比賽中，獲得一血時(shí)的勝率為58.72%，相較未獲得一血的比賽高18%。

代碼

plot_bar_horizontal(input_col='firstBlood',?target_col='winner',?title_name='一血對(duì)獲勝的影響')

4. 一塔對(duì)獲勝的影響

從數(shù)據(jù)來(lái)看，第一個(gè)防御塔看起來(lái)是比較有說(shuō)服力的指標(biāo)。在第一隊(duì)的比賽中，首先摧毀一塔時(shí)隊(duì)伍的勝率高達(dá)70.84%，相較未獲得一塔的比賽高41.64%。在第二隊(duì)的比賽中，有相近的數(shù)據(jù)表現(xiàn)。

代碼

plot_bar_horizontal(input_col='firstTower', target_col='winner', title_name='一塔對(duì)獲勝的影響')

5. 摧毀第一個(gè)水晶對(duì)獲勝的影響

在比賽中拿到第一座水晶塔的隊(duì)伍91%的情況下可以獲勝，這一點(diǎn)在某種程度上是可以預(yù)見(jiàn)的，因?yàn)槭紫却輾黻?duì)伍已經(jīng)積累的足夠的優(yōu)勢(shì)，而且水晶塔力量很強(qiáng)大，并且更具有價(jià)值。

代碼

plot_bar_horizontal(input_col='firstInhibitor',?target_col='winner',?title_name='摧毀第一個(gè)水晶對(duì)獲勝的影響')

6. 擊殺第一條男爵對(duì)獲勝影響

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在比賽中擊殺第一條男爵有80%的勝率。

plot_bar_horizontal(input_col='firstBaron', target_col='winner', title_name='擊殺第一條男爵對(duì)獲勝影響')

7. 擊殺第一條大龍對(duì)獲勝的影響

在第一個(gè)隊(duì)伍中，首先擊殺第一條大龍的隊(duì)伍勝率在68.6%，相較未取得優(yōu)先的比賽勝率高36%。

plot_bar_horizontal(input_col='firstDragon',?target_col='winner',?title_name='擊殺第一條大龍對(duì)獲勝的影響')

8. 擊殺第一條峽谷先鋒對(duì)獲勝的影響

在第一個(gè)隊(duì)伍中，首先擊殺第一條峽谷先鋒的隊(duì)伍勝率在69.45%，相較未取得優(yōu)先的比賽勝率高38.92%。

plot_bar_horizontal(input_col='firstRiftHerald', target_col='winner', ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? title_name='擊殺第一條峽谷先鋒對(duì)獲勝的影響')

9. 摧毀防御塔數(shù)對(duì)獲勝影響

選擇第一個(gè)隊(duì)伍的摧毀防御塔數(shù)作為影響因素，可以看出，摧毀的防御塔數(shù)量越多，獲勝的概率越大。當(dāng)數(shù)量大于8個(gè)時(shí)，勝率大于85%。11個(gè)防御塔全部摧毀時(shí)的勝率為99.16%，當(dāng)然也有8.4‰的翻盤(pán)概率。

plot_bar_vertical(input_col='t1_towerKills', target_col='winner', title_name='摧毀防御塔數(shù)對(duì)獲勝影響')

10. 摧毀水晶數(shù)對(duì)獲勝影響

摧毀水晶的數(shù)目越多，獲勝的概率越大。沒(méi)有摧毀水晶的獲勝概率為12.55%，摧毀一個(gè)的獲勝概率為81.11%，兩個(gè)為92.38%。

plot_bar_vertical(input_col='t1_inhibitorKills', target_col='winner', title_name='摧毀水晶數(shù)對(duì)獲勝影響')

11. 擊殺男爵數(shù)對(duì)獲勝影響

擊殺男爵數(shù)越多，獲勝的概率越大，擊殺5條男爵的數(shù)據(jù)僅有一條，后續(xù)需要?jiǎng)h除。

plot_bar_vertical(input_col='t1_baronKills', target_col='winner', title_name='擊殺男爵數(shù)對(duì)獲勝影響')

12. 擊殺大龍數(shù)對(duì)獲勝影響

擊殺大龍數(shù)數(shù)越多，獲勝的概率越大

plot_bar_vertical(input_col='t1_dragonKills', target_col='winner', title_name='擊殺大龍數(shù)對(duì)獲勝影響')

數(shù)據(jù)建模

首先進(jìn)行初步的清洗，并篩選建模所需變量。

# 刪除時(shí)間少于15分鐘和分類(lèi)數(shù)較少的記錄df = df[(df['gameDuration'] >= 900) & (df['t1_baronKills'] != 5)]print(df.shape)

(50180,?62)# 篩選建模變量df_model = df[['winner', 'firstBlood', 'firstTower', 'firstInhibitor', 'firstBaron', ? ? ? ? ? ? ?'firstDragon', 'firstRiftHerald', 't1_towerKills', 't1_inhibitorKills','t1_baronKills', ? ? ? ? ? ? ?'t1_dragonKills', 't2_towerKills', 't2_inhibitorKills', 't2_baronKills', 't2_dragonKills' ? ? ? ? ? ? ?]] df_model.head()

然后劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，采用分層抽樣方法劃分80%數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，20%數(shù)據(jù)為測(cè)試集。

# 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集x = df_model.drop('winner', axis=1)y = df_model['winner']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=0)print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)

(40144, 14) (10036, 14) (40144,) (10036,)

使用決策樹(shù)算法建模，使用GridSearchCV進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。

# 參數(shù)parameters = { ? ?'splitter': ('best', 'random'), ? ?'criterion':('gini', 'entropy'), ? ?'max_depth':[*range(1, 20, 2)],}

# 建立模型clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)GS = GridSearchCV(clf, parameters, cv=10)GS.fit(X_train, y_train)GridSearchCV(cv=10, estimator=DecisionTreeClassifier(random_state=0), ? ? ? ? ? ? param_grid={'criterion': ('gini', 'entropy'), ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'max_depth': [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'splitter': ('best', 'random')})# 輸出最佳得分 print("best score: ", GS.best_score_)print("best param: ", GS.best_params_)best?score:??0.9770077890521407best?param:??{'criterion':?'gini',?'max_depth':?7,?'splitter':?'best'}#?最佳模型best_clf?=?DecisionTreeClassifier(criterion="gini",?max_depth=7,?splitter="best")best_clf.fit(X_train,y_train)?print("score:",?best_clf.score(X_test,y_test))???score: 0.9799721004384216

使用最優(yōu)的模型重新評(píng)估測(cè)試數(shù)據(jù)集效果：

# 輸出分類(lèi)報(bào)告y_pred = best_clf.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)cr = classification_report(y_test, y_pred)print('Classification?report?:?\n',?cr)

Classification report : ? ? ? ? ? ? ? ?precision ? ?recall ?f1-score ? support

1 ? ? ? 0.98 ? ? ?0.98 ? ? ?0.98 ? ? ?5077 ? ? ? ? ? 2 ? ? ? 0.98 ? ? ?0.98 ? ? ?0.98 ? ? ?4959

accuracy ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0.98 ? ? 10036 ? macro avg ? ? ? 0.98 ? ? ?0.98 ? ? ?0.98 ? ? 10036weighted?avg???????0.98??????0.98??????0.98?????10036

# 熱力圖g1 = sns.heatmap(cm, annot=True, fmt=".1f", cmap="flag", linewidths=0.2, cbar=False)g1.set_ylabel('y_true', fontdict={'fontsize': 15})g1.set_xlabel('y_pred', fontdict={'fontsize': 15}) ?g1.set_title('confusion_matrix',?fontdict={'fontsize':?15})Text(0.5, 1, 'confusion_matrix')

# 輸出屬性重要性imp = pd.DataFrame(list(zip(X_train.columns, best_clf.feature_importances_))) imp.columns = ['columns', 'importances']imp = imp.sort_values('importances', ascending=False)imp

在屬性的重要性排序中，擊殺防御塔數(shù)量的重要性最高，其次是水晶摧毀數(shù)量、一塔、擊殺龍的數(shù)量。

以下代碼用于輸出這顆樹(shù)：

# 可視化import graphvizfrom sklearn import tree

dot_data = tree.export_graphviz(decision_tree=best_clf, max_depth=3, ? out_file=None, ? feature_names=X_train.columns, ?class_names=['1', '2'], ? filled=True, ?rounded=True ?)graph = graphviz.Source(dot_data)graph

模型預(yù)測(cè)

我們假設(shè):

第一隊(duì)拿了第一血，第一塔，第一男爵，第一條大龍和第一峽谷先鋒，而第二隊(duì)只拿了第一個(gè)水晶。

第一隊(duì)的塔，水晶，男爵和龍殺死的數(shù)量分別是10,2,1,4和塔，水晶，男爵和龍的數(shù)量分別是7,2,1,1。

# 新數(shù)據(jù)new_data = [[1, 1, 2, 1, 1, 1, 10, 2, 1, 4, 7, 2, 1, 1]]c = best_clf.predict_proba(new_data).reshape(-1, 1) print("winner is :" , best_clf.predict(x1)) print("First team win probability is % ", list(c[0] * 100), ? ? ?"\nSecond team win probability is %:",list(c[1] * 100))

winner is : [1]First team win probability is % ?[89.87341772151899] Second team win probability is %: [10.126582278481013]

根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果，第一隊(duì)將會(huì)獲勝，獲勝的概率為89.87%。

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總結(jié)

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