Dota2团队战斗与比赛胜负预测数据集Dota2TeamfightsandMatchOutcomePredictionDataset-mmikhotov
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏数据, 电子竞技, 数据分析, 机器学习, 胜负预测, 团队战斗, 英雄联盟, 游戏AI
数据概述：
该数据集包含来自Dota 2游戏的数据，记录了比赛中的团队战斗信息和比赛胜负结果，可用于分析比赛策略、预测比赛结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推断为Dota 2游戏历史数据。
地理范围：数据来源于全球Dota 2游戏玩家的比赛记录。
数据维度：
main_train.csv 和 main_test.csv：包含比赛整体数据，包括英雄选择、经济数据、经验数据和比赛胜负结果（radiant_win）。
teamfights_train.csv 和 teamfights_test.csv：包含团队战斗数据，包括参与者、伤害、死亡、金钱变化、经验变化、战斗开始和结束时间等。
数据格式：CSV格式，分别包含训练集和测试集，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Dota 2游戏数据，已进行结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于游戏数据分析、比赛结果预测和游戏AI研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电子竞技领域的数据分析研究，如团队战斗策略分析、英雄选择对胜率的影响、经济发展对胜负的影响等。
行业应用：可以为电竞行业提供数据支持，尤其是在比赛预测、战队实力评估、游戏内推荐系统等方面。
决策支持：支持游戏玩家、教练和分析师进行比赛策略优化和战术调整。
教育和培训：作为游戏数据分析、机器学习、人工智能课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解游戏数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索Dota 2比赛中的关键因素与胜负之间的关系，构建比赛预测模型，提升游戏策略的制定效率。
