시그모이드

수집한 데이터를 가지고 챔피언들의 티어를 계산하는 코드입니다. 어디서 가중치를 더 줄것인지 혹은 뺄 것인지 정할 수 있고 또 얼마나 더하고 뺄지 산정할 수 있습니다. 기본 틀은 이렇게 되고 사람마다 다 각자 생각이 다르니까 알아서 조정하면서 수정하시면 됩니다. 라인별로 정리했습니다. 라인별 티어 (입력할 라인정보 : 'TOP','JUG','MID','BOT','SUP') 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 = s..

롤의 포지션별로 승률과 밴픽률을 합산하면 어떤 챔프가 좋은 챔프인지 알 수 있지 않을까? 라는 생각으로 만들어본 코드 만들면서 생각하지 못했던 부분은 ban_rate는 전체챔프가 다들어있어서 편향되는 경우가 많았다. 일단 값을 승률에 비해서 1/100로 줄였다. from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account from google.cloud import storage import ast import pandas as pd import numpy as np import pyarrow credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file('admin.js..

데이터들을 이것저것 만져보고 처리하다보니까 태그정보가 str형태로 저장되어버리는 문제가 생겼다. 이걸 int로 바꿔주어야하는 작업이 필요해졌다. 바빠서 정신없이 하다보니까 이런 실수를 범해버렸다...다시 뜯어보기보다는 이걸 일단 호로록 바꿔버리는 작업을 해야겠다. import numpy as np import pandas as pd test = pd.read_csv('C:/RiotProject/210902Tag_result_final.csv') win = test[['win_tags']] lose = test[['lose_tags']] win = win.values lose = lose.values # def str_to_array(one_tag): total = [] team = [] for i in ..

내가 하는 이번 프로젝트에서는 승리예측이 될지 피드백이 될지는 아직 확정되지 않았으나 적어도 브론즈, 실버, 골드를 위한 모델을 제작하려고 한다. 솔직히 롤 좀 해본 사람은 알거다. 소위 말하는 천상계 즉, 챌린저, 그랜드마스터, 마스터 유저들의 데이터를 잘 정리해주는 곳은 많긴 한데 그걸 내가 하면 잘 안된다...실력이 좋으면 모를까 어쨌든 난 가장 유저가 가장 많이 분포되어 있는 브실골을 위한 모델을 만들것이다!! 브실골 유저가 84% 사실 인터넷에서 농담으로 벌레티넘 벌레티넘하지만 실제로 플레티넘이면 꽤나 실력이 좋은 유저들이다. 현실적으로 게임을 참고하고 적용하기도 좋다고 생각하여 플레티넘 유저들을 대상으로 데이터를 수집할 것이다. 그중에서도 1,2,3티어의 유저들 4티어는 '주차'라는 형태로 더..

다음 프로젝트는 실시간 데이터를 활용한 서비스를 제작하려 함 수많은 주제 중에서 일단 눈에 띈 것이 League of legend 관련한 것 롤은 Riot에서 정보제공도 해주기 때문에 아주 좋은 아이템인듯하다. import requests import json api_key = "=============================" print('1:플레이어 검색') selectnum = input('번호를 입력해주세요:') if selectnum == '1': name = input('소환사의 닉네임을 입력해주세요: ') URL = 'https://kr.api.riotgames.com/lol/summoner/v4/summoners/by-name/'+name res = requests.get(URL, h..