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的某一名小将B也是我们的借助于普通人的25位关卡之一，那么包涵关卡A和B的小将及获胜的将近据资料就才会被借助于两次。以此类推的将近据资料才会导致预见结果显现偏差，因为才会给基本上观念遗失一种眼光：某个事件的时有发生频率更高。努力象一下，如果我们以此类推记录亚索一招必杀技摘得的预赛，那么基本上观念才会如何预见亚索关卡的胜率。我们可以删除以此类推的将近据资料，如果关卡 A 和 B 的预赛隔开，那么我们就可以删除相同的将近据资料，即同一批关卡显现在同下一场预赛里面，而且是同于是就摘得了全胜。

有时，我们这不确定哪些只能掩埋，巧遇这种情况，我们可以看一看每一特，匹配包涵空个将近、非法个将近或错误个将近的将近据资料，并将它们填充借助于去。

举个举例来说，预赛里面有 5 个位置，但是特性“position”（位置）里面却包涵第 6 个个将近：Invalid（无效），这是因为双手小游戏 API 没有判断某位关卡打的是哪个位置。

如果我们保留“position”特里面的“Invalid”，那么基本上观念就才会以为关卡可以可选择“Invalid”这个位置。我们当然不努力基本上观念在不确切的个将近上特训，因为这才会增加基本上观念的确切度。

所以，我们适用填充（filter）操纵，必要仅保留关卡位置确定的将近据资料。

此外，我们还有一特对此关卡在预赛开展到 10 分钟时积攒的银元将近量，该特包涵 35 个“0”个将近。不幸的是，这 35 不依“ten_min_lane_opponent_gold”特为空个将近的将近据资料必须填充掉，因为这些将近据资料不比起简单，才会导致预见结果不确切。

简介一下我们相结合基本上观念的自已，我们努力找寻关卡可选择哪个反派摘得预赛的随机性仅次于。因此，我们必须移除不无关的特。前头我们还才会以此类推这个两步，因为在合成无关资讯时，某些特也才会被移除。

特性建设工程

该两步的近期是将现有资讯转化并成明确的有效特性，因此我们来添另加一些特，告诉基本上观念决定位居赛里面的出色关卡的因素有哪些。除此之外，该两步才会实质性填充将近据资料，并移除不无关的特。

判断某位关卡的显借助于前提优异的一种方式是，仔细观察他们能否在 10 分钟内打败自己的对线获胜，这是预赛的决定性转直点。虽然这这不能意味着他们一定能获胜，但为他们带来了军事优势，因为接下来他们就这不需要借助于自己的生命力专门设计小将，并向敌人施压，而这些都能因素他们的并成败。

由于制作组合作开发很难界定和测定，所以我们简单地另加一个标签（特“beat_lane_opponent”），对此关卡前提打败了自己的对线获胜并蚕食了军事优势（布尔个将近）。

接下来，我们将特“ten_min_gold”（十分钟内授予的银元）换并成一个布尔个将近特，这样就可以将银元将近量（范围为2,223～6,075，非常恰当的将近个将近）简化并成“True”或“False”，以表明这位关卡前提超过了获胜。对于基本上观念来说，这个个将近容易明白，而且也更实质性决定哪些因素才会因素到再次一的结果。

最终，我们再次另加一个比起特，比起一下两个特，如果超过了获胜就返回“True”。

显然有些人非常熟悉 API 与 JSON，我们告诉有时我们才会收到 JSON 将近据资料，只能编纂代码挖出无关的将近据资料。如果你努力告诉为何人们以这种编解码器存储将近据资料，可以了解到一下 JSON 将近据资料在存储专门设计资讯方面的具体用途。

在本文里面，我们感热情的是特“challenges”里面包涵的哪些将近据资料这不需要努力我们实现这不需要。比如说的举例来说展览了一路上 JSON 将近据资料所包涵的资讯：

由于我们努力预见某个反派前提强大，而且有借助于类拔萃的显借助于，所以我们只珍惜“teamDamagePercentage”（制作组受伤害将近量）。

比如说，我们只能一些逻辑学演算。主要的分析因素是与制作组并成员远比，你的银元重大贡献率是多少，我们称做“gold percentage”（银元将近量），计算表达式如下：

为了计算这个个将近，首先我们只能聚合（即针对除此以外将近据资料监督操纵）预赛与制作组，欲借助于制作组授予的银元总将近。这个操纵叫作聚合倍数，详情特地详见这里（）。

我们通过对特“gold”监督聚合操纵，欲借助于制作组的总银元将近“team_gold”。

比如说，我们通过相同的操纵，欲借助于特“ten_min_gold”（十分钟内给予的银元）的倍数，并留有到特“team_ten_min_gold”（十分钟内制作组给予的银元）里面。

每位关卡授予的银元将近除以制作组总银元将近，就可以欲借助于“gold percentage”（银元将近量）。

与之十分相似，“ten_min_gold”（十分钟内给予的银元）除以“team_ten_min_gold”（十分钟内制作组给予的银元），就可以欲借助于每位关卡在 10 分钟内重大贡献银元的将近量，即“gold_ten_min_percentage”（10 分钟内的银元将近量）。

最终，我们借助于“gold percentage”（银元将近量）来仔细观察某位关卡在预赛的流程里面得借助于结论的重大贡献前提在上升。如果某位关卡在 10 分钟内为银元将近量得借助于结论了巨大重大贡献，那么他们前提借助于这笔资金不足努力小将取得了全胜？或者这笔资金不足“打了水漂”？

为了仔细观察关卡重大贡献的银元将近量上升了还是下降了，我们欲“gold_ten_min_percentage”（10 分钟内的银元将近量）与“gold percentage”（银元将近量）之差，我称这个特性为“scalability”（并成长性）。

在上去的解说里面，我们曾提及在合成完资讯后，我们才会移除一些特，也才会为了更好地汇总将近据资料而添另加一些特。

再次一，我们总共有 11 特，分别如下：

● bans：停用的反派

● beat_lane_opponent：前提打败对线获胜

● deaths：遇害次将近

● gold：银元将近量

● gold_percentage：银元将近量

● gold_ten_min_percentage：10 分钟内的银元将近量

● kills：杀敌将近量

● picks：可选择的反派

● scalability：并成长性

● team_damage_percentage：制作组受伤害将近量

● win：输获胜

到此为止，将近据资料的准备指导就开展了，比如说我们开始特训基本上观念。

基本上观念特训

简介一下，位居基本上观念只能开展的指导：

● 分析的是哪个反派（特“picks”）；

● 在金唱片和祖母绿分级的预赛里面战胜的仅次于随机性；

● 按照战胜的随机性从大到小排特将近据资料，根据每位反派战胜的次将近，给他们总分；

● 根据次序特表里面每位反派的相对位置，预见可选择某个反派能否摘得下一场位居预赛。

上述内容看起来显然看似要好明白，我们创建了一个可视化机器，努力你熟悉位居及其流程：

特训基本上观念指的是，基本上观念发送到我们精心另加工过的将近据资料，然后一分为二借助于一批将近据资料，研习如何预见当关卡可选择某个反派并达并成特定这不需要后能否摘得预赛。

为了公平竞争地计算该基本上观念的确切度，我们适用90%的将近据资料来教基本上观念如何预见哪些反派能摘得预赛，而其余的10%则用于检测基本上观念的预见前提恰当。

如果你努力了解到如何一分为二特训将近据资料与检测将近据资料，特地详见“K直交叉验证”的无关课程。

分析

到此为止，我们的基本上观念从未特训好了，而且我们这不需要阐释基本上观念假定的结果。一般我们才会适用权重、恰当率和解任率来分析某个基本上观念的预见结果前提确切。然而，由于这些当前是非标准的，所以我们还才会适用 SHAP 个将近来统计分析每一特对最终结果的因素。

这早就为了在下一个再次特训两步里面明白基本上观念，并提高基本上观念的精度。

我们的基本上观念的精度分析结果如下：

接下来，我们只能开展一系特的检测。在检测阶段，我们只能通过以下检测样本来分析上述当前：

● 在我们的检测里面，关卡可选择了梅斯米斯，最终权重为 82%，这这不一定该基本上观念恰当预见梅斯米斯关卡结果的并成功率为 82%。有数他们输掉的小游戏。

● 恰当率指的是基本上观念恰当预见梅斯米斯关卡战胜的随机性。

● 解任率为 80%，指的是在我们的检测将近据资料里面，如果有 5 次梅斯米斯关卡战胜，则基本上观念可以辨别借助于其里面 4 次。

此外，这不一定我们才会借助于这三个当前相结合一个相混矩阵。

虽然上述矩阵看似不能明白，但我敢肯定逻辑学科学研究一定能看懂。

为了确定哪些特对预见结果的因素仅次于，我们在主页“Top features”（顶级特性）上展览了各个特与预见结果彼此之间的关系。

从上述特表里面，我们可以看得借助于：

● 关卡前提这不需要打败对线获胜对预赛的结果并没有人实质性的因素，因为特“beat_lane_opponent”（打败对线获胜）并没有人显现在该特表里面。

● 对预赛结果因素仅次于的特具体上是“deaths”（遇害次将近），表明减少自己的遇害次将近就可以增另加战胜的有可能，这甚至超借助于了更新习得。

● 在我们的检测集里面，每个反派只有1～2个预见结果，这说明 5000 不依的将近据资料不足以预见反派Union 140 多位反派。

通过顶级特性特表，我们还可以看得借助于哪些特对预见结果基本上没有人因素。既然“bans”（停用反派）、“beat_lane_opponent”（打败对线获胜）和“team_damage_percentage”（制作组受伤害将近量）并没有人显现在上述特表里面，我们可以在重新特训的时候排除这些特，从而改进我们的位居基本上观念。

侦察 API

如果你很好奇一定的银元将近量和遇害次将近前提才会因素给予有可能，可以试着在主页“Predict> Playground”里面侦察这个 API，并自定义预见。

在右侧的动图里面，我们输入了“4次遇害”和“7000 银元”，然后努力看一看哪个反派最有显然获得全胜的特表。如你所见，在这个遇害次将近和银元将近量下，反派罗伊、诺提勒斯、阿利斯石塔可以提高你战胜的有可能。

阐释

你想到在经过后处理、特训和分析后，我们的位居基本上观念这不需要回答本文开头提借助于的弊端了吗？

弊端：哪些反派能提高我摘得金唱片或祖母绿预赛的有可能？

答案：尽管我们没有人足够的将近据资料，还没有自信地假定结果，但根据1～2个检测结果，我们毕竟可以指借助于：

● 可选择赛特、莱斯、菲奥娜、拉克丝、慎和贾克斯这不需要增加战胜的有可能；

● 可选择悠米、薇可丝和亚索战胜的有可能偏低。

弊端：哪些因素对于预赛胜者的因素仅次于？

答案：遇害次将近和银元将近量对战胜的因素仅次于，所以如果你努力摘得祖母绿或金唱片分级的小游戏，那么就切勿送人头，还要多赚银元。

弊端：在十分钟内，适用某个反派，摘得下一场祖母绿预赛并授予其所银元的随机性有多大？

答案：尽管我们没有根据反派的“picks”得借助于结论预见，但你可以通过上述主页“Predict> Playground”，试着不同的输入（如杀敌次将近、银元将近和遇害次将近），看看在这些统计下哪些反派战胜的有可能最高。

例如，总括结果，在 3 次遇害、7000 银元才会 1 次杀敌的情况下，最有显然获得全胜的反派为：贾克斯、路西奎、卡尔萨斯。

原文页面：

END

《新程序员001-004》全面主板，对话世界级巨匠，报道里面国IT不依业创新创造

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