国际象棋残局胜负预测训练数据集ChessEndgameWin-LossPredictionTrainingDataset-ponmuthuproject
数据来源：互联网公开数据
标签：国际象棋，残局，胜负预测，机器学习，博弈论，棋局分析，特征工程，深度学习
数据概述：
该数据集包含来自国际象棋残局的棋局数据，记录了棋局的局面、黑方分数和最佳走法等信息，用于训练国际象棋残局胜负预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态棋局数据库。
地理范围：数据涵盖全球范围内的国际象棋对局，不限定具体地区。
数据维度：包括以下字段：
id：棋局的唯一标识符。
board：棋局的局面，采用FEN（Forsyth–Edwards Notation，福赛斯–爱德华兹记号系统）表示。
black_score：黑方的分数，用于评估棋局的胜负情况。
best_move：最佳走法，用于训练模型预测。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据集来源未明确说明，推测为国际象棋对局数据或棋局分析数据。
该数据集适合用于国际象棋残局胜负预测、棋局评估和人工智能博弈算法的研究与开发。
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：适用于人工智能、机器学习和博弈论交叉领域的学术研究，如残局胜负预测模型、棋局评估算法、深度学习在博弈中的应用等。
行业应用：可以为国际象棋软件、在线对弈平台和棋类游戏开发提供数据支持，用于提升棋局分析能力和游戏AI水平。
决策支持：支持国际象棋选手训练，辅助选手分析棋局和优化战术。
教育和培训：作为人工智能、机器学习和博弈论相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解棋局分析和模型构建。
此数据集特别适合用于构建和训练预测国际象棋残局胜负的模型，帮助用户理解棋局的演变和评估棋局的优劣，提高棋艺水平。
