国际象棋FEN评估数据集

国际象棋FEN评估数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：国际象棋,FEN,评估,神经网络,机器学习,游戏AI,引擎评估

数据概述：
本数据集包含4个国际象棋数据集，每个数据集涵盖约200万个独特的国际象棋局面（FEN），这些FEN来自10万局游戏，数据来源包括CCRL数据集和Lichess数据库。每个记录包含以下两个关键字段：
1. FEN：当前棋盘局面的 Forsyth-Edwards Notation 表示。
2. 评估：国际象棋引擎 Stockfish 在当前局面下的评估值，评估深度为0。

数据用途概述：
该数据集旨在为神经网络模型提供训练数据，以模仿 Stockfish 的评估能力，并将其用于国际象棋对弈中的决策支持。具体应用场景包括：
1. 训练神经网络模型，模拟国际象棋引擎的评估能力。
2. 开发国际象棋AI，提升引擎对棋局局面的理解和评估能力。
3. 研究国际象棋局面的特征，优化机器学习模型的性能。
4. 用于国际象棋AI的搜索算法开发，提升对弈决策的准确性。