Aplicação de algoritmos classificadores para previsão de vitória em uma partida de League of Legends
dc.contributor.advisor | Cortimiglia, Marcelo Nogueira | pt_BR |
dc.contributor.author | Souza, Rafael Todeschini de | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2018-06-26T02:30:50Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2017 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/179708 | pt_BR |
dc.description.abstract | Jogos de computador são grandes negócios, o que reflete no interesse crescente em jogos competitivos, os chamados eSports. Dentre esses jogos competitivos, o LoL é um dos mais bem-sucedidos, tanto em termos comerciais quanto de público. Um assunto recorrente sobre o jogo é a imprevisibilidade dos rumos das partidas, levando ao surgimento de diversas pesquisas que buscam entender melhor o jogo e fornecer conhecimento científico que possa auxiliar as equipes nas tomadas de decisão. Neste artigo se investiga a aplicação dos algoritmos classificadores Random Forest e Regressão Logística de forma a gerar um modelo inteligente de previsão de vitória para uma partida do LoL. Os resultados apontam uma precisão média de 75% nas previsões, com o indicador do Ouro como sendo o mais confiável na geração dos modelos das previsões. | pt |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Engenharia de produção | pt_BR |
dc.title | Aplicação de algoritmos classificadores para previsão de vitória em uma partida de League of Legends | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001051808 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Escola de Engenharia | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2017 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Engenharia de Produção | pt_BR |
dc.degree.level | graduação | pt_BR |
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