訓練-問題集

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訓練-問題集
1.PAIA,開始選訓練模型,要訓練多久?才是好模型?
在 PAIA「魷來魷去對戰版」中，訓練模型的時間長短並不是唯一判斷「好模型」的標準。真正的關鍵在於模型的準確率、反應速度、穩定性與實戰表現。以下是幾個實用的判斷指標與建議：

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2.如何判斷模型是否「夠好」?
1.準確率高：在驗證資料上達到 80% 以上準確率是基本門檻。
2.預測速度快：每回合預測時間需在 0.1 秒內，避免遊戲延遲。
3.泛化能力強：不只在訓練資料表現好，也能應對新情境。
4.模型大小適中：儲存後的 .pickle 檔案不超過 200MB。
5.實戰測試穩定：在模擬對戰中不容易出錯或卡住。
3.建議流程
1.先用簡單模型測試（如決策樹、邏輯迴歸）
2.觀察準確率與預測速度
3.逐步嘗試複雜模型（如 MLP），並調整參數
4.使用模擬器測試實戰表現
5.選擇表現穩定、反應快的模型上傳參賽

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1.MLP（Multilayer Perceptron，多層感知器）模型
1.MLP（Multilayer Perceptron，多層感知器）模型 是一種非常常見且有效的策略，特別適合處理複雜的遊戲狀態判斷與分類任務。以下是你可以參考的重點：
MLP 是一種前饋式神經網路，能夠處理非線性分類問題，適合用來判斷：
1.眼前物體是食物、垃圾還是敵人
2.是否該轉彎、加速或閃避
3.根據環境做出最佳行動選擇
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優點
1.能處理複雜的非線性關係
2.可根據資料量與特徵數量調整架構
3.適合多類別分類（例如多種行動選擇）

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實戰建議
1.先用簡單架構測試：如 (32,) 或 (64, 32)
2.觀察準確率與預測速度
3.逐步調整層數與神經元數量
4.使用模擬器測試實戰表現
5.儲存模型為 .pickle 並整合到 ml_play.py 中