Predviđa se da li će igrani lik (player character) preživeti Dungeons & Dragons susret na osnovu nivoa, klase i rase lika, brojnosti njegove partije i vrste protivnika.
Algoritmi:
SVM
(Naive Bayes)
Podaci:
Skup podataka je originalan i biće dostupan (zajedno sa kodom za generisanje) na sledećem linku.
Podaci se sastoje od 6 kolona: nivo, rasa i klasa lika, brojnost partije, ime tj. vrsta protivnika i ishod susreta.
Ishod susreta se generiše na osnovu prvih 5 obeležja i pravila igre. Detaljna objašnjena i formule će biti date u ReadMe fajlu na datom linku.
U predprocesuiraju za SVM će se nenumerička obeležja rasa lika i vrsta protivnika konvertovarti u numeričke ekvivalente, oslanjajući se na pravila igre, a obeležije klasa će biti transformisano one-hot-encoding tehnikom.
90% podataka će biti korišćeno za treniranje, a 10% za testiranje.
Metrike:
Metrika koja će se koristiti za poređenje dobijenih rezultata je tačnost.
Validacija rešenja:
Za validaciju rešenja koristiće se testni skup podataka kao i algoritam kojim su generisani početni podaci.
bandjeo
commented
2 years ago
Članovi tima: SW 53/2019 Tanita Mošić (grupa 4)
Asistent: Branislav Anđelić
Problem koji se rešava:
Predviđa se da li će igrani lik (player character) preživeti Dungeons & Dragons susret na osnovu nivoa, klase i rase lika, brojnosti njegove partije i vrste protivnika.
Algoritmi:
SVM (Naive Bayes)
Podaci:
Skup podataka je originalan i biće dostupan (zajedno sa kodom za generisanje) na sledećem linku. Podaci se sastoje od 6 kolona: nivo, rasa i klasa lika, brojnost partije, ime tj. vrsta protivnika i ishod susreta. Ishod susreta se generiše na osnovu prvih 5 obeležja i pravila igre. Detaljna objašnjena i formule će biti date u ReadMe fajlu na datom linku.
U predprocesuiraju za SVM će se nenumerička obeležja rasa lika i vrsta protivnika konvertovarti u numeričke ekvivalente, oslanjajući se na pravila igre, a obeležije klasa će biti transformisano one-hot-encoding tehnikom.
90% podataka će biti korišćeno za treniranje, a 10% za testiranje.
Metrike:
Metrika koja će se koristiti za poređenje dobijenih rezultata je tačnost.
Validacija rešenja:
Za validaciju rešenja koristiće se testni skup podataka kao i algoritam kojim su generisani početni podaci.