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利用樹類模型提供良好可解釋性的決策 -以英雄聯盟為例-

為了解決lol英雄勝率的問題，作者黃青雲 這樣論述：

在機器學習領域中，決策樹一直被視為可解釋模型的佼佼者。透過集成學習方法，許多表現更加優良的集成學習模型也相繼的被開發出來。本篇論文結合了決策樹及集成學習模型建立了一個策略模型，提供決策建議以及特徵重要程度的參考，並利用英雄聯盟作為例子展示。英雄聯盟是非常知名的多人線上競技遊戲，我們收集了遊戲中的影像數據，透過圖像辨識方法轉換為文字數據，並利用策略模型分析。我們著重於從數據中找出一些不存在於過往研究中的資訊，並在遊戲進行中的不同時間點提供有效的策略建議及特徵重要程度的參考，以期能幫助玩家取得勝利。在測試時，我們透過比較是否有執行策略的測試資料的勝率來判斷決策是否有效，結果證實透過本篇論文的方法

提供的決策能有效的提高勝率。