Geri Dön

Prediction of league of legends draft picks for competitive matches

Profoesyonel league of legends maçlarının şampiyon seçimleri tahmini

  1. Tez No: 687048
  2. Yazar: ALKIM KARAKURT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYDA YAZICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: TED Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uygulamalı Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

League of Legends, profesyonel e-spor endüstrisindeki en büyük oyunlardan biridir ve bir süredir veri odaklı bir alandır. LoL için şampiyon seçimleri sırasında hangi karakterlerin seçilip seçilmeyeceğini tahmin etme mekanizması önemli bir konudur. Bu çalışmada oyundaki kahraman seçimlerinin mekanizması incelenmeye çalışılmıştır. Şampiyon seçimleri rekabetçi ve profesyonel maçlarda daha fazla ön plana çıktığı için 2020 yılındaki tüm profesyonel maçların seçim sıralamaları web kazıma yöntemleri ile elde edilmiştir. Tüm şampiyonların ortalama oyun içi istatistikleri Oracle Elixir veri tabanından elde edilmiş ve iki veri seti birleştirilmiştir. Draftları analiz etmek için Makine Öğrenimi modelleri kullanılmıştır. Bu kapsamda XGB modelinin performansı ilk üç seçimde daha yüksek olurken, son iki seçimde NB modeli diğerlerinin önüne geçmiştir. Bu modellerin açıklama gücünü artırmak ve karakterler hakkında yorum yapabilmek için SHapley değerleri kullanılmıştır. 2020 Dünya Şampiyonası Turnuvası finaline modeller uygulanmış ve bu maçlarda oynanan şampiyonların seçim olasılıkları hesaplanmıştır. Buna bağlı olarak, bu modeller aynı yıl içinde farklı turnuvalar ve belirli takımlar için uygulanabilir. Takımların ve oyuncuların rakiplerini ve kendi seçimlerini daha iyi analiz etmelerine yardımcı olabilir.

Özet (Çeviri)

League of Legends is one of the biggest games in the professional e-sports industry, and it has been a data-driven field for a while. The mechanism of hero selections as to predict which characters will be selected or not in each selection is an important issue. In this study, the mechanism of hero selections in the game has been tried to be examined. Since champion selections are more prominent in competitive and professional matches, the selection rankings of all professional matches in 2020 were obtained by web-scraping methods. After that, the average in-game statistics of all champions were obtained from the Oracle Elixir database, and the two data sets were combined. Machine Learning models were used to analyze drafts. In this context, while the performance of the XGB model was higher for the first three selections, the NB model was ahead of the others for the last two selections. In order to increase the explanatory power of these models and to comment on the characters, Shapley values were used. Models were applied to the World Championship Tournament final in 2020, and the selection probabilities of the champions played in those matches were calculated. Depending on this, these models can be applied for different tournaments and specific teams in the same year. It can help teams and players better analyze their opponents and their own choices.

Benzer Tezler

  1. Predictive e-sports game analysis using machine learning approaches

    Makine öğrenmesi yaklaşımıyla kestirimci e-spor oyun analizi

    ATAKAN TUZCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİ

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN BURSA

  2. Prediction of final football league standings by dynamic frontier estimation

    Dinamik öncü metotlar kullanılarak futbol liginin puan sıralamasının tahmini

    MELİKE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiIşık Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SABRİ TANKUT ATAN

    DOÇ. DR. SEZGİN ÇAĞLAR AKSEZER

  3. Basketbol maç sonuçlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi

    Prediction of basketball match results by machine learning methods

    ENGİN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN BALLI

  4. Maç sonuçları için klasik çok değişkenli yöntemler ve makine öğrenmesi ile istatistiksel öngörü tahmini

    Statistical prediction of match results with classical multivariate and machine learning methods

    COŞKUN PARİM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ

  5. Prediction of basketball game results using machine learning algorithms: Analysis of NBA & TBL

    Makine öğrenmesi yöntemleri ile basketbol maç sonucu tahmini: NBA ve TBL analizleri

    CANER KAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BARIŞ SÜRÜCÜ