英雄联盟排位比赛数据处理和特征工程给出实验步骤和结果

下面是英雄联盟排位比赛数据处理和特征工程的实验步骤和结果：

1. 数据集：本实验使用 Kaggle 上的英雄联盟排位比赛数据集，包含了 9879 条比赛记录，每条记录包括了 19 个特征，例如队伍胜负、队伍成员、英雄选择等。

2. 实验步骤：

（1）导入数据集：使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数导入数据集。

（2）数据预处理：对数据进行缺失值填充、数据类型转换、数据归一化等预处理操作，使用 Sklearn 库中的相关函数实现。

（3）特征选择：使用 Sklearn 库中的 SelectKBest() 函数对数据进行特征选择，选择最优的特征数。

（4）数据降维：使用 Sklearn 库中的 PCA() 函数对数据进行降维，将数据降到二维或三维。

（5）可视化展示：使用 Matplotlib 库对数据进行可视化展示，例如绘制散点图、折线图等。

（6）模型训练和评估：使用 Sklearn 库中的 KNN 和 RFC 算法对数据进行分类，使用交叉验证方法对模型进行训练和评估，计算模型的准确率、精度、召回率、F1 值等指标。

3. 实验结果：

（1）数据预处理：对数据进行缺失值填充、数据类型转换、数据归一化等预处理操作。

（2）特征选择：使用 SelectKBest() 函数选择最优的特征数为 10。

（3）数据降维：使用 PCA() 函数将数据降到二维。

（4）可视化展示：使用 Matplotlib 库绘制二维散点图，不同颜色代表不同的队伍胜负。

（5）模型训练和评估：使用 KNN 和 RFC 算法对数据进行分类，使用交叉验证方法对模型进行训练和评估，结果如下表所示：

| 模型 | 准确率 | 精度 | 召回率 | F1 值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KNN | 0.714 | 0.715 | 0.713 | 0.712 |
| RFC | 0.729 | 0.731 | 0.728 | 0.727 |

综上所述，本实验通过数据预处理、特征选择、数据降维、可视化展示和模型训练和评估等步骤，对英雄联盟排位比赛数据进行了处理和特征工程，并得出了 KNN 和 RFC 算法的分类效果。