数据驱动的电竞比赛结果预测与方法比较研究

摘要

随着科技的发展以及人们思维的改变,电子竞技正在逐步被越来越多的认可,利用数据分析对选手进行比赛分析从而预测比赛愈来愈有必要,但是,当下对电竞大数据的分析技术还处于赛事的起步与摸索阶段,不能满足电竞行业的需求.因此,文章以绝地求生比赛为例,根据Kaggle数据集提供的pubg十几万条的赛事数据,运用LightGBM算法与XGBoost算法对比赛胜率进行预测,并且对影响胜负结果的因素进行排序与分析,同时从预测结果和运算效率比较不同深度学习模型,确认哪一种算法预测准确率好,效率更高,更适合比赛的胜负预测.LightGBM的算法在当前较为新颖,且并未有人将其用在电竞选手的数据分析中,因此文章的研究在一定程度上丰富了学术界对此的研究,具有一定的创新价值.