오늘은 인공지능 프로그래밍 시간에 했던 롤 승부 예측 프로그램을 짜보자.

우선 데이터가 필요하다.
https://drive.google.com/file/d/13mqspbvJiZOHrRAxCSboOmu7fYaIB-js/view
위 링크로 데이터를 먼저 다운 받자.

그런 뒤에 구글 코랩에 올려서 데이터를 사용하면 된다.

데이터로 모델 실행하기

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 데이터를 다루는 데 필요한 라이브러리를 불러옵니다.
import numpy as np

# 준비된 그랜드마스터 게임 데이터를 불러옵니다.
Data_set = np.loadtxt("./Challenger_Ranked_Games.csv", delimiter=",",skiprows = 1) 


X = Data_set[:,3:26]  # 블루팀의 각종 데이터를 x로 저장합니다.
y = Data_set[:,2]    # 게임의 승/패 여부를 y로 저장합니다.

# 딥러닝 모델의 구조를 결정합니다.
model = Sequential()
model.add(Dense(30, input_dim=23, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 딥러닝 모델을 실행합니다.
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X, y, epochs=1000, batch_size=100)

위와 같이 데이터를 잘라서 feature와 target을 저장한 뒤, 모델을 실행하자.

테스트 데이터로 정확도 측정하기

import pandas as pd

Train_set = np.loadtxt('/content/GrandMaster_Ranked_Games.csv' , delimiter = ',',skiprows = 1)

Train_set

X = Train_set[:,3:26]  # 블루팀의 각종 데이터를 x로 저장합니다.
y = Train_set[:,2]    # 게임의 승/패 여부를 y로 저장합니다.


score = model.evaluate(X,y) # 스코어 측정하기
print('Test accuracy:',score[1])

https://drive.google.com/file/d/1aVvKyy70AvEQXD7ueEq10ghVbtWEpCuk/view
위 링크에서 테스트 데이터를 받고, 테스트를 하면

위와 같은 결과가 나온다.

정확도 0.96이 나왔다.