23º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística

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Dados do Trabalho


Título

PREDIÇAO DE PARTIDAS DOTA2 VIA NAIVE-BAYES

Resumo

Técnicas de aprendizado de máquina destacam-se pela versatilidade empregada em muitos âmbitos de negócios que envolvem problemas de predição e caracterização de dados. O presente trabalho aborda um modelo de classificação utilizando Redes Bayesianas como enfoque, técnica cada dia mais requisitada e estudada no cenário de aprendizado de máquina e “BigData”. O modelo, Naïve-Bayes, considera independência entre todas covariáveis do estudo, o que raramente pode ser comprovado. Esse é um dos modelos que são empregados para predição de partidas de Dota2, em que foi realizado coletas de dados periódicos ao utilizar a API disponível pelo fabricante do jogo. A performance do modelo foi aceitável para predições futuras, entretanto, é notório o desempenho superior de outros modelos, como por exemplo: TAN (Tree Argumented Naïve-Bayes) (Friedman, N. et. al.(1997)) em comparação do modelo Naïve-Bayes.

Palavras-chave

Predição, Partidas Dota2, Naïve-Bayes

Área

Estatística Computacional

Autores

Manoel Ivanildo Silvestre Bezerra, Teodoro Balbino Calvo