# 基于机器学习的英雄联盟游戏数据分析及胜负预测

**Repository Path**: cq2271181159/LOL-Victory-Prediction-System

## Basic Information

- **Project Name**: 基于机器学习的英雄联盟游戏数据分析及胜负预测
- **Description**: Python+Django+HTML+CSS
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-08-26
- **Last Updated**: 2024-09-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于机器学习的英雄联盟游戏数据分析及胜负预测

#### 架构介绍
Python+Django+HTML+CSS

#### 软件架构
```
LOL-VICTORY_PREDICTION_SYSTEM
├── data
│	└── ....csv
├── data_collection
│	└── ....py
├── image
│	└── ....png
├── model
│   └── ....joblib
├── myproject
│   ├── myapp
│   	└── ....py
│   ├── myproject
│   	└── ....py
│   ├── static
│   	└── ....css
│   ├── templates
│   	└── ....html
│   └── manage.py
└── py
    └── ....py
```


#### 环境配置

本项目的研究目标是基于机器学习的英雄联盟游戏数据分析，最终实现方式是制作一个简单上手的英雄联盟游戏数据预测平台。在本项目中，编写系统代码的硬件平台是 Intel(R) Core(TM) i7-10750H CPU@2.60GHz 2.59 GHz，配置了 Python3.8、 Django、MySQL8.0 等环境，具体是使用的 Windows10 家庭中文版的操作系统，使用的开发工具是 PyCharm 或 VSCode。

#### 使用说明

1. 启动mysql服务并导入sql创建数据库和数据表

2. `setting.py`更改数据库用户名及密码

3. VScode新建终端

4. 终端依次输入如下，启动服务

   ```sh
   cd myproject
   python manage.py runserver
   ```

#### 内容介绍

1.  前端主要分为首页、登录、注册、数据分析、预测五个界面，见名知义。
2.  数据来源为Kaggle上8000多场比赛数据，数据采集是模拟实现的，具体方法是使用flask发送数据库数据到本地网页，再进行拉去从而模拟数据采集的实现。
3.  后端主要采用Django框架编写视图函数，数据模型会提前生成好并存储以供预测使用。


#### 特技

1.  使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2.  Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3.  你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4.  [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
5.  Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6.  Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)