oneonlee/Prediction-of-LoL-Tier-with-Summoner-Name

👾 리그오브레전드 소환사 이름 기반 티어 예측 & 워드클라우드 분석

Prediction-of-LoL-Tier-with-Summoner-Name

RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 (재미로 보는) 리그오브레전드 소환사 이름으로 티어 예측하기

(+부록 : 리그오브레전드 소환사 이름 기반 워드클라우드 분석)

>>> tier_predict('KT way')
('마스터 이상', 0.25377932)

>>> tier_predict('플래티넘 문지기')
('플래티넘', 0.21506898)

>>> tier_predict('아몬드가 죽으면')
('다이아몬드', 0.28879693)

>>> tier_predict('아이언맨')
('아이언', 0.18356498)

>>> tier_predict('정보통신기술협회')
('플래티넘', 0.18466833)

사용하기

모델 훈련

• Google Colab
• .ipynb file
• .py file

모델 사용

• Google Colab
• .ipynb file
• .py file

사용 데이터

• 전체 3,718,157건
  • 리그오브레전드 소환사 랭킹
  • 리그오브레전드 소환사 이름
  • 리그오브레전드 티어

ranking	nickname	tier
1	JUGKlNG	challenger
2	viper3	challenger
3	KT Way	challenger
4	SMB heixiaohu	challenger
5	냥똥벌레	challenger
...	...	...

티어 별 분포

• Challenger tier : 296건
• Grandmaster tier : 681건
• Master tier : 3,806건
• Diamond tier : 57,195건
• Platinum tier : 404,496건
• Gold tier : 1,020,424건
• Silver tier : 1,272,286건
• Bronze tier : 854,653건
• Iron tier : 104,320건

사용한 RNN 모델 별 성능

각 모델 별 뒤에 붙은 숫자는 embedding_dim, hidden_units, batch_size 값을 의미함.

RNN Models	Accuracy
LSTM-128	0.21945
LSTM-64	0.21972
BiLSTM-128	0.22147
BiLSTM-64	0.22132
GRU-128	0.22105
GRU-64	0.21993
BiGRU-128	0.22192
BiGRU-64	0.22210

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2022년 인트아이 여름 해커톤 "그로우업톤" - 인공지능 팀 참가 작품