强化学习游戏特征重要性分析数据集ReinforcementLearningGameFeatureImportanceAnalysis-mirzamilanfarabi
数据来源：互联网公开数据
标签：强化学习, 游戏分析, 特征重要性, CatBoost, GBDT, 机器学习, 模型评估, 算法优化
数据概述：
该数据集包含来自强化学习游戏的数据，记录了使用梯度提升决策树（GBDT）算法CatBoost进行特征重要性分析的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，表明其关注模型训练与评估的静态结果。
地理范围：数据集不涉及地理位置信息，关注游戏内部的特征表现。
数据维度：数据集包含特征重要性评估结果、训练过程中的损失值（RMSE）以及模型训练时间信息。具体包括特征重要性文件（importances.csv），训练集和测试集的RMSE值（learn_errortsv, test_errortsv），模型训练时间信息（time_left.tsv）和模型训练过程的JSON文件（catboost_training.json）。
数据格式：主要为CSV和TSV格式，便于数据分析和可视化。此外，还包括JSON和TFEVENTS格式，分别用于存储模型的训练过程配置信息和TensorFlow的事件数据。数据来源于CatBoost模型训练过程，经过了CatBoost算法的内部处理，提供了关于特征对模型影响程度的量化信息。
该数据集适合用于强化学习游戏环境下的特征工程、模型优化和算法性能评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于强化学习、游戏AI、机器学习模型解释性等领域的研究，例如探索游戏特征对模型决策的影响，分析不同特征组合对模型性能的影响。
行业应用：为游戏开发行业提供数据支持，尤其是在游戏AI优化、游戏平衡性调整等方面。
决策支持：支持游戏开发者进行数据驱动的决策，优化游戏设计和算法配置。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征重要性分析在游戏AI中的应用。
此数据集特别适合用于探索游戏环境中关键特征对模型性能的影响，帮助用户优化游戏AI模型，提升游戏体验。
