棋类游戏策略行动预测数据集ChessGameStrategyActionPrediction-vyacheslavbolotin
数据来源：互联网公开数据
标签：棋类游戏, 策略分析, 行动预测, 博弈论, 机器学习, LightGBM, 棋盘状态, 行为决策
数据概述：
该数据集包含来自棋类游戏的数据，记录了棋盘状态与对应策略行动之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态游戏状态数据集使用。
地理范围：数据为棋类游戏场景下的棋盘状态与行动示例。
数据维度：包括“board”（棋盘状态）、“freq”（频率或权重）、“action”（策略行动）等字段，适用于策略预测任务。
数据格式：CSV格式，文件名为agent_CX_lgbm_2.csv、agent_CX_lgbm_2x.csv、agent_CX_lgbm_2y.csv、agent_CX_lgbm_2z.csv，便于数据分析和模型构建。另包含对应的LightGBM模型文件。
数据来源：数据来源于棋类游戏对局记录，已进行数据清洗和特征提取。
该数据集适合用于策略学习、行为预测和博弈分析。
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：适用于人工智能、博弈论等领域的学术研究，如棋类游戏策略建模、强化学习算法评估等。
行业应用：可用于开发棋类游戏AI、辅助玩家决策、提升游戏体验。
决策支持：支持游戏领域的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为人工智能、博弈论课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解游戏策略。
此数据集特别适合用于探索棋类游戏棋盘状态与行动之间的关联，帮助用户实现策略预测、优化游戏AI等目标。
