MOBA团队比赛的预测结果

Question

MOBA团队游戏由一组更大的可能的英雄中的5位英雄组成(比如在更大的一组中有100个英雄)。

例如，一场比赛可以是有英雄1,8,43,65和71的球队和英雄3,7,23,41和45的团队。

根据团队组成来训练预测结果的模型的最佳方法是什么？

例如，有一种选择是有这样的东西：

|Label  | Hero1 | Hero2 | Hero3 | Hero4 | Hero5 | Hero6 | Hero7 | Hero8 | Hero9 | Hero10 |
|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|--------|
| 1     | 1     | 8     | 43    | 65    | 71    | 3     | 7     | 23    | 41    | 45     |

虽然另一种选择可能不是为英雄选择有10个数字列，而是有200个布尔列(A组为100，B组为100)，如果该英雄包含在该团队中，则其值为true。

哪个是更好的选择？或者，除了这两种选择，还有更好的选择吗？

谢谢!

Answer 1

如果英雄的顺序不重要，我会选择布尔列。

原因如下:我们有两种可能的情况:我们总是在一个团队中命令玩家英雄in，或者我们不一定这样做。

• 如果我们订购英雄If :假设一支球队有球员1,2,3,4,5，另一支球队有2,3,4,5,10球员。两支球队非常相似(我们只更换了一名球员)，但功能完全不同。在机器学习中，我们希望相似的实体在特征方面有相似的表示。
• 如果我们不订购英雄it:那么更糟糕的是，team 1,2,3,4,5具有与5,1,2,3,4完全不同的特性，而且它们是同一个团队。

如果我们做布尔编码:如果我们重新排序英雄，我们有相同的表示法，如果我们只改变一个球员，只有200变化的一个特征。