强化学习棋盘游戏动作数据集ReinforcementLearningBoardGameActionData-vyacheslavbolotin
数据来源：互联网公开数据
标签：强化学习, 棋盘游戏, 动作选择, 数据分析, 游戏AI, 策略评估, 特征工程, LightGBM
数据概述：
该数据集包含来自棋盘游戏的数据，记录了游戏过程中智能体（Agent）在不同棋盘状态下所采取的动作，以及对应的频率信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的游戏状态与动作记录。
地理范围：数据不涉及地理位置，主要关注游戏内的状态与动作。
数据维度：数据集的核心字段包括“Und”（未明确字段，可能为游戏回合或状态编号）、“board”（棋盘状态编码）、“freq”（动作频率）、“action”（智能体选择的动作）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如“agent_CX_lgbm_1z.csv”、“agent_CX_lgbm_1y.csv”等，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据可能来源于游戏AI的训练过程或模拟对战，已进行结构化处理，方便进行数据分析。
该数据集适合用于强化学习、游戏AI等领域的研究，以及动作选择策略的分析。
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：适用于强化学习算法的研究，例如策略梯度、Q-learning等，以及游戏AI行为分析，策略评估与优化。
行业应用：可以为游戏开发商提供数据支持，用于改进游戏AI的决策能力，优化游戏平衡性。
决策支持：支持游戏AI的策略设计，提升游戏智能体的决策水平。
教育和培训：作为强化学习、游戏AI课程的实训材料，帮助学生理解游戏AI的运作机制，进行算法实现。
此数据集特别适合用于探索棋盘游戏中智能体动作选择的规律，以及动作频率与棋盘状态之间的关系，帮助用户提升游戏AI的性能。
