한국 사람들의 대부분이 즐겨하는 League of legends, LOL 이번에는 이 LOL게임의 챌린저 게임 플레이 데이터를 통해서 모델을 만들고, 그랜드마스터 데이터를 넣어서 승부를 예측하는 모델의 정확성에 대해서 알아볼 것 이다.
처음의 모델 만드는 코드는 다음과 같다.
모델을 만들기 위해서 필요한 라이브러리를 임포트 해온다.
그리고 모델을 만드는게 필수인 챌린저 게임 데이터를 불러온다.
이 드라이브 링크는 챌린저 게임 데이터이다.
https://drive.google.com/file/d/13mqspbvJiZOHrRAxCSboOmu7fYaIB-js/view
다음 코드를 통해 딥러닝 모델의 구조를 결정해준다.
그리고 마지막으로 실행해준다. 나는 epochs를 5000으로 늘려서 5000번 학습하였다.
https://drive.google.com/file/d/1aVvKyy70AvEQXD7ueEq10ghVbtWEpCuk/view
그리고 그랜드마스터 파일을 넣어서 해보았다.
그런데 정확도가 너무 낮았다..
그래서 epochs를 1000으로 바꿔서 해보았다.
그런데 정확도가 떨어지는 모습이다...
앞에서 모델을 학습할 때는 정확도가 높게 나왔었는데...
혹시 그랜드 마스터 파일에 문제가 생긴걸까 싶어서 다시 다운받아서 해보았다.
그랬더니 정확도가 정상적으로 나온것을 확인할 수 있었다. 얼핏보기에 간단한 코드 같지만 나 같은 경우에는 처음 해보는 거라 조금 어려웠다. 하지만 나도 평소에 좋아하던 게임의 데이터를 가지고 하니까 의미있던 시간이었던 것 같다.
