프로젝트 3

롤 분류기(3) - 본격적인 모델 생성

모든 것이 끝났다. no_recent_20_game 항이 True인 사람들은 다른 데이터를 수집하지 않았고, 결측치로 들어가 있어 610명이 나온다. 이들은 그냥 만나고 싶지 않은 사람으로 분류한다. 롤을 20판도 하지 않은 자들은 나의 '팀' 에서 박탈이다. 내가 잡은 기준이다. 이 두 부류로 나눌 예정이다 전체 승률, 최근 20판 승률이 필요하다. 이들은 이미 구해진 데이터에 식을 세워서 간단하게 표에 추가 가능하다. 세 그룹으로 분류했다. 위 기준으로 두 부류로 나누기엔 NaN값이 들어간 부류를 정하기 애매했다. 그래서 최근 20판을 하지 않았더라도 전체 승률이 50%를 넘기는 사람들은 잘 하는 사람과 못 하는 사람의 사이인 그냥 중간 계급에 넣기로 했다. 변수로 랭크를 추가하기로 했다. 골드 1~..

롤 분류기 (2) - 데이터 수집 노가다

골드 유저들의 puuid를 수집한 df를 만들고 저장했다. 이제 puuid를 통해 match 정보를 찾아보자. gold_user_df = pd.read_csv('gold_user.csv') gold_user_df.drop(['Unnamed: 0'], axis = 1, inplace = True) import time api_key = "RGAPI-c77f10f5-1674-4d32-a68f-6a6120878077" puuids = gold_user_df['puuid'] match_ID = [] for puuid in puuids: match_url = "https://asia.api.riotgames.com/lol/match/v5/matches/by-puuid/{}/ids?type=ranked&start=..

롤 분류기 (1) - 라이엇 api를 사용해 정보를 긁어보자.

라이엇 API 빅데이터 분석 시간에 배웠던 서비스의 오픈 API를 사용할 수 있는 DEVELOPER 홈페이지. 나같은 밥도 이 페이지에 들어오면 DEVELOPER 라는 이미지 덕분에 라이엇이 인정해 준 개발자 된 것 같기도 하고 뭐 그렇다. 다양한 정보를 긁어올 수 있는 API 페이지가 있는데, 구글에 검색해 봐도 잘 이해가 안가서 그냥 직접 박치기로 몇개를 해 보니 대충 감이 잡혔다. 소환사 정보부터 한 게임의 구체적인 모든 내역이 다 정리가 되어있다. 롤 짬밥 10년덕에 어떤 데이터들을 어떻게 불러올 수 있는지 파악하기가 쉬웠다. 역시 도메인 지식이 중요하다. 아무튼 나의 계획은 구글에서 검색하면 예제로 많이 나오는 챌, 그마, 마스터 등의 상위 티어 유저 알아보기! (1명의 정보만) 뭐 이런게 아니..