如何解决为多变量回归设置神经网络
我有一个来自游戏的数据集，看起来像 this。前 4 列是攻击者的统计数据 (AS1 - AS4)，第 5-8 列是防御者的相同统计数据 (DS1 - DS4)。最后一列是游戏为每次攻击计算的修正值。
修正是根据进攻方和防守方之间的比例计算的，但统计数据是根据玩家的不平衡程度来修正的。 IE。对于平衡的玩家，数据几乎没有任何修改，但对于不平衡的玩家，则应用了更大的修改。
我的理论是修正系数是使用这样的系数计算的：
Modifier = (c1 * DS1 + c2 * DS2 + c3 * DS3 + c4 * DS4)/(c1 * AS1 + c2 * AS2 + c3 * AS3 + c4 * AS4)
Where DS1>DS2>DS3>DS4 and AS1>AS2>AS3>AS4
最终可能会比这更先进，但我相信这可能是一个开始。
我相信神经网络可能是要走的路，但我真的需要一些指示/帮助，因为我不知所措。我已经建立了一个基于 this guide 和 this post 的简单神经网络，但我担心在尝试遵循指南时我会非常简化。我觉得我需要“告诉”神经网络我正在寻找的系数，或者至少教它需要查看第 1-4 列和第 5-8 列之间的比率，但我不知道如何。
我希望得到有关如何进行此操作的任何指示。谢谢！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
