시그모이드

바로 위에 업로드한 코드를 돌려서 생성된 csv 파일을 가지고 가장 승률이 좋은 조합들을 찾는 코드입니다. import numpy as np import pandas as pd from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account from google.cloud import storage import pprint import json credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file('admin.json') bigquery_client = bigquery.Client(credentials=credentials, project='cslee-323908')..

젠킨스와 빅스토리지를 잘 활용하면 계속해서 수집할 수 있습니다. var.txt로 저장된 매치아이디를 통해서 게임정보를 불러오고 csv로 저장함 from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account from google.cloud import storage import pandas as pd from datetime import datetime import csv from datetime import datetime import os # 인게임 데이터가져와서 팀조합, 포지션 모으는 함수 def combi_position(ingame): df3 = pd.DataFrame({'Win': [], 'Lose': [], 'Win_Po..

플레티넘 1,2,3의 유저정보를 빅쿼리에 저장해두었다. 플레 1,2,3의 챔프 밴픽률을 구해보자 from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account from google.cloud import storage import ast import numpy as np import pyarrow credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file('admin.json') bigquery_client = bigquery.Client(credentials=credentials, project='빅쿼리프로젝트') storage_client = storage.Clien..

롤 데이터를 수집하기에 앞서 데이터의 양이 너무나도 방대하기 때문에 어떤 티어의 유저를 수집할 것인지 정하는 것이 좋다. 나는 승리예측 or 피드백 모델을 만드려고 하고 있는데 내가 현재 골드이므로... 플레티넘 유저들의 정보를 찾아보는 것이 좋다고 생각했다. 챌린저, 그랜드마스터, 마스터의 경우는 피지컬 부분도 꽤나 크게 작용하고 실질적으로 다이아보다는 플레티넘이 현실적으로 알맞다고 생각하였다. 플레티넘에서도 플레티넘 1,2,3의 유저들을 가져오려 한다. 라이엇에서는 실제로 랭크별 유저들의 정보도 API를 통해서 제공하고 있다. LEAGUE-EXP-V4 API에서 'queue', 'tier', 'division'을 설정해주면 페이지별로 유저들의 정보가 나온다. 이런 식으로! 데이터를 모두 저장하는 코드..