英雄联盟大师赛1月飞桨常规赛第四名预测方案如何获取？

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赛事任务

比赛数据使用了英雄联盟玩家的实时游戏数据，记录下用户在游戏中对局数据（如击杀数、住物理伤害）。希望参赛选手能从数据集中挖掘出数据的规律，并预测玩家在本局游戏中的输赢情况。

赛题训练集案例如下：

• 训练集18万数据；
• 测试集2万条数据；

import pandas as pdimport numpy as nptrain = pd.read_csv('train.csv.zip')

对于数据集中每一行为一个玩家的游戏数据，数据字段如下所示：

• id：玩家记录id
• win：是否胜利，标签变量
• kills：击杀次数
• deaths：死亡次数
• assists：助攻次数
• largestkillingspree：最大 killing spree（游戏术语，意味大杀特杀。当你连续杀死三个对方英雄而中途没有死亡时）
• largestmultikill：最大mult ikill（游戏术语，短时间内多重击杀）
• longesttimespentliving：最长存活时间
• doublekills：doublekills次数
• triplekills：doublekills次数
• quadrakills：quadrakills次数
• pentakills：pentakills次数
• totdmgdealt：总伤害
• magicdmgdealt：魔法伤害
• physicaldmgdealt：物理伤害
• truedmgdealt：真实伤害
• largestcrit：最大暴击伤害
• totdmgtochamp：对对方玩家的伤害
• magicdmgtochamp：对对方玩家的魔法伤害
• physdmgtochamp：对对方玩家的物理伤害
• truedmgtochamp：对对方玩家的真实伤害
• totheal：治疗量
• totunitshealed：痊愈的总单位
• dmgtoturrets：对炮塔的伤害
• timecc：法控时间
• totdmgtaken：承受的伤害
• magicdmgtaken：承受的魔法伤害
• physdmgtaken：承受的物理伤害
• truedmgtaken：承受的真实伤害
• wardsplaced：侦查守卫放置次数
• wardskilled：侦查守卫摧毁次数
• firstblood：是否为firstblood 测试集中label字段win为空，需要选手预测。

评审规则

1. 数据说明

选手需要提交测试集队伍排名预测，具体的提交格式如下：

win0110

2. 评估指标

本次竞赛的使用准确率进行评分，数值越高精度越高，评估代码参考：

from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3]y_true = [0, 1, 2, 3]accuracy_score(y_true, y_pred)