对战类游戏角色表现与胜负预测数据集
数据来源：互联网公开数据
数据集说明：
本数据集收录了基于某款多人在线对战类游戏的对局数据，包含详细的比赛环境信息、队伍构成、角色表现指标及对局结果。数据结构设计支持玩家行为建模、角色选择优化、团队构成分析及比赛胜率预测等多种应用场景，适合游戏数据挖掘与机器学习建模使用。
字段结构如下：
比赛元数据（Game Metadata）
Time：比赛时间（可能为日期时间戳）
Map：比赛地图名称
GameMode：比赛模式（如竞技、快速、街机等）
LowerRank / UpperRank：该局中最低与最高排名段位的玩家
Dispersion：段位差，即 UpperRank - LowerRank，用于衡量对局匹配公平性
起始队伍信息（Starting Team - S_）
S_T1, S_D1, S_D2 等：表示开局时我方队伍的英雄/角色类型与分布，如坦克（T）、输出（DPS）、辅助（Support）等
当前我方队伍构成（Current Team - C_）
C_T1, C_D1 等：表示某一时间点当前我方在场角色阵容
当前敌方队伍构成（Current Enemy - E_）
E_T1, E_D1 等：表示当前敌方队伍的角色构成
游戏表现指标（Game Performance）
Character：当前数据所对应的具体角色
E（Eliminations）：击败数
A（Assists）：助攻数
D（Deaths）：死亡次数
Damage：造成的伤害量
H（Healing）：治疗量
MIT（Mitigation）：伤害吸收/格挡量
比赛结果（Outcome）
Win：布尔值（True/False），表示我方是否取得胜利
数据特征：
类型：结构化比赛行为与结果数据
粒度：以单个角色或玩家为单位
多维特征设计支持分类预测与策略建模
时间范围：依据游戏记录采集时间（具体起止时间未提供）
数据来源：源自对战类游戏的原始战斗记录，可能由 API 抓取或客户端日志导出
数据格式：CSV 或其他标准结构化格式，适合导入Pandas、TensorFlow等工具中使用
更新频率：静态快照数据，如为长期研究建议结合后续版本补充
适用场景：
游戏胜负预测模型训练
角色表现影响分析
战术组合与阵容匹配优化
玩家行为建模与推荐系统
电子竞技策略研究
标签：游戏数据,角色表现,胜负预测,对战分析,团队构成,行为建模,竞技游戏,伤害统计,胜率分析,机器学习训练集
