《絕地求生》玩家排名**
---- 你能**《絕地求生》玩家戰鬥結束後的排名嗎？
一、專案背景
【專案簡介】
絕地求生(player unknown』s battlegrounds)，俗稱吃雞，是一款戰術競技型射擊類沙盒遊戲。
這款遊戲是一款大逃殺型別的遊戲，每一局遊戲將有最多100名玩家參與，他們將被投放在絕地島(battlegrounds)上，在遊戲的開始時所有人都一無所有。玩家需要在島上收集各種資源，在不斷縮小的安全區域內對抗其他玩家，讓自己生存到最後。
本作擁有很高的自由度，玩家可以體驗飛機跳傘、開越野車、叢林射擊、搶奪戰利品等玩法，小心四周埋伏的敵人，盡可能成為最後1個存活的人。
該遊戲中，玩家需要在遊戲地圖上收集各種資源，並在不斷縮小的安全區域內對抗其他玩家，讓自己生存到最後。
【專案涉及知識點】
sk-learn基本操作
資料基本處理
機器學習基本演算法的使用
二、資料集介紹
本專案中，將為您提供大量匿名的《絕地求生》遊戲統計資料。
其格式為每行包含乙個玩家的遊戲後統計資料，列為資料的特徵值。
資料來自所有型別的比賽：單排，雙排，四排；不保證每場比賽有100名人員，每組最多4名成員。
檔案說明:
train_v2.csv - 訓練集
test_v2.csv - 測試集
資料集區域性圖如下圖所示:
資料集中字段解釋：
見【附件一】: 資料集中字段解釋
三、專案評估方式
你必須建立乙個模型，根據他們的最終統計資料**玩家的排名，從1（第一名）到0（最後一名）。
最後結果通過平均絕對誤差（mae）進行評估，即通過**的winplaceperc和真實的winplaceperc之間的平均絕對誤差
關於mae:
sklearn.metrics.mean_absolute_error
四、比較結果提交內容
參賽小組最後提交
1.執行結果（以txt檔案儲存）
2.執行**（.py或者.pynb）
同時準備10-15 min的結果展示。
【附件一】
資料集中字段解釋
groupid [所處小隊id]
matchid [該場比賽id]
assists [助攻數]
boosts [使用能量,道具數量]
damagedealt [總傷害]
dbnos [擊倒敵人數量]
headshotkills [爆頭數]
heals [使用**藥品數量]
killplace [本場比賽殺敵排行]
killpoints [elo殺敵排名]
kills [殺敵數]
killstreaks [連續殺敵數]
longestkill [最遠殺敵距離]
matchduration [比賽時長]
matchtype [比賽型別(小組人數)]
maxplace [本局最差名次]
numgroups [小組數量]
rankpoints [elo排名]
revives [救活隊員的次數]
ridedistance [駕車距離]
roadkills [駕車殺敵數]
swimdistance [游泳距離]
teamkills [殺死隊友的次數]
vehicledestroys [毀壞機動車的數量]
walkdistance [步行距離]
weaponsacquired [收集**的數量]
winpoints [勝率elo排名]
winplaceperc [百分比排名]
《絕地求生》玩家排名預 2 問題分析
首先，第一步就是根據問題實際情況，對資料進行清洗，選出有用的特徵。這裡選擇以下特徵 assists dbnos headshotkills heals killplace killpoints kills killstreaks matchduration maxplace rankpoints r...
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