如何根据队友预测获胜者
how to predict winner based on teammates
我正在尝试创建一个机器学习模型来预测每个团队的位置，但我无法以模型可以训练的方式组织数据。
I want the pandas dataframe to look something like this
每个锦标赛都有团队成员不断更换团队。
并根据输入的队友，模型对球队的位置进行预测。有人对我如何制作一个模型可以用作 trainnig 数据的 pandas 数据框有任何建议吗？我完全被难住了。提前致谢！
关于如何创建此 sheet 的问题，您可以轻松获取数据并以上述格式存储。诀窍在于如何将其用作模型的训练数据。我们需要将其转换为数值形式，以便能够用作任何模型的训练数据。我们知道大多数情况下团队的最大人数是 3 人，我们可以将三个名字分成三列（如果团队中的成员少于 3 人，则保留该列空白）。现在我们可以使用标签编码或单热编码将名称转换为数字。您应该创建所有三列的组合列表 fit a LabelEncoder，然后在每列上单独使用 transform 函数（因为名称可能在这 3 列中共享）。在标签编码上，我们可以很容易地使用基于树的模型。 one-hot encoding 可能会导致 curse of dimensionality 因为会有很多名字，所以我不希望将它用于初始的简单模型。
我正在尝试创建一个机器学习模型来预测每个团队的位置，但我无法以模型可以训练的方式组织数据。
I want the pandas dataframe to look something like this 每个锦标赛都有团队成员不断更换团队。
并根据输入的队友，模型对球队的位置进行预测。有人对我如何制作一个模型可以用作 trainnig 数据的 pandas 数据框有任何建议吗？我完全被难住了。提前致谢！
关于如何创建此 sheet 的问题，您可以轻松获取数据并以上述格式存储。诀窍在于如何将其用作模型的训练数据。我们需要将其转换为数值形式，以便能够用作任何模型的训练数据。我们知道大多数情况下团队的最大人数是 3 人，我们可以将三个名字分成三列（如果团队中的成员少于 3 人，则保留该列空白）。现在我们可以使用标签编码或单热编码将名称转换为数字。您应该创建所有三列的组合列表 fit a LabelEncoder，然后在每列上单独使用 transform 函数（因为名称可能在这 3 列中共享）。在标签编码上，我们可以很容易地使用基于树的模型。 one-hot encoding 可能会导致 curse of dimensionality 因为会有很多名字，所以我不希望将它用于初始的简单模型。