Отлично, договорились. Начнём с того, что соберём базовые показатели: убийства, смерти, ассисты, время взятия точек, нанесённый урон и рейтинг противника. Потом посчитаем простые соотношения, типа убийства/смерти, ассисты/смерти и процент контроля точек. С этими данными мы сможем построить логистическую регрессию или случайный лес, чтобы предсказать вероятность победы. Когда модель будет готова, посмотрим на значимость признаков, чтобы понять, какие именно характеристики влияют на исход. Давай скачаем данные и начинаем.

Конечно, давай сначала подготовим датасет. Загрузим логи матчей, посчитаем основные показатели – убийства/смерти, помощь/смерти, контроль точек – и подкормим это всё в логистическую модель. Как увидим коэффициенты, сразу поймём, какие показатели самые важные. Потом проверим с кросс-валидацией, чтобы оценить точность предсказаний. Я пока подготовлю код, а ты микрофон подключи.