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投稿件名: Starcraft 2 のプロ選手の予測 (2023-US-PO-1512) T1217
投稿本文:
ニシタ・ラオ、大学院生、コネチカット大学
Neehar Namjoshi 氏、大学院生、コネチカット大学
シヴァム・クマール氏、大学院生、コネチカット大学
Pooja Shah 氏、大学院生、コネチカット大学
このプロジェクトでは、リアルタイム ストラテジー ビデオ ゲームである Starcraft 2 のスキルの高いプレーヤーから e スポーツ チームが利益を得ているビジネス ケースを調査します。 目標は、ゲームで優れたエリート プレーヤーを正確に特定することでした。 モデルは、データ セットのわずか 2.7% を占める、この小規模な成績優秀プレイヤーを分類するために構築されました。 このモデルにより、これらの組織は高度なスキルを持つ Starcraft 2 プレーヤーをスカウトして採用できるようになり、チャンピオンシップで優勝する可能性が高まりました。
チームは、JMP でさまざまなモデルを作成して比較し、ターゲット変数 (高スキルの Starcraft 2 プレーヤー) とタイムスタンプごとのアクション、ミニマップ攻撃などのいくつかの予測変数の間の複雑な関係を定義しました。モデルは予測を行うために使用されていましたが、モデルをさらに調整するために層別分割バランスや代替カットオフ混同行列などのアドインを使用しました。
このモデルから得られる洞察は、e スポーツ組織がより戦略的な意思決定とより適切な投資の選択を行うのに役立ち、エコシステム内のパフォーマンスと収益性を最適化できるはずです。 これらの組織は、潜在力の高い選手に対して、ターゲットを絞ったトレーニングと能力開発の機会を、保持計画とともに提供できます。
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