[发明专利]基于机器学习的Wordle预测方法在审
| 申请号： | 202310268049.4 | 申请日： | 2023-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN116351068A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 向绍俊;陈贵词;张静;李泽鹏 | 申请（专利权）人： | 武汉科技大学 |
| 主分类号： | A63F13/70 | 分类号： | A63F13/70;A63F13/80;G06F18/2321;G06F18/2413;G06N5/01;G06N20/20;G06F17/18 |
| 代理公司： | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人： | 杨逍 |
| 地址： | 430065 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习的Wordle预测方法，涉及游戏结果预测技术领域，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：S1：数据预处理；S2：建立自回归时间序列模型(ARIMA)，对已经存在的数据进行分析，并预测未来一天的报告数量；S3：给予单词属性计算出相关性系数；S4：建立随机森林(RF)模型，确定最优模型的超参数，求出影响百分比的相关特征，根据特征的重要性进行排序，求出百分比；再利用最优模型，对EERIE一词的百分比进行预测；S5：采用高斯混合聚类模型对多个等级进行聚类，将样本分为三个标签，通过KNN算法模型对单词难度进行分类预测，最后确定给定单词的预测等级。该预测方法考虑了多种属性对报告分数百分比的影响，使相关性分析得出的结果更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 wordle 预测 方法 | ||
【主权项】：
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