英雄联盟：实时结果预测
机器学习
2026-05-01 v1
摘要
本文提出一项利用机器学习技术对电子游戏英雄联盟（LoL）对局结果进行预测的研究。为探索实时结果预测的能力，考虑比赛的不同变量与阶段，我们强调使用未公开数据作为该过程的基本部分。随着 LoL 人气攀升及赛事涌现，相关游戏博彩也随之出现，使得该领域研究更具现实意义。我们评估了多种模型，结果令人鼓舞。基于 LightGBM 的模型表现最佳，在比赛进行 60% 至 80% 时间的中间阶段平均准确率达 81.62%。另一方面，逻辑回归（Logistic Regression）与梯度提升（Gradient Boosting）模型在比赛早期阶段更为有效，结果可期。本研究为应用于电子游戏的机器学习领域作出贡献，提供了关于英雄联盟实时预测的宝贵见解。所得结果对于寻求改进策略的玩家及相关博彩行业均具参考意义。
引用
@article{arxiv.2309.02449,
title = {League of Legends: Real-Time Result Prediction},
author = {Jailson B. S. Junior and Claudio E. C. Campelo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.02449},
year = {2026}
}
备注
8 pages