サポートベクターマシンにおいてcsvの特徴をどのように割り当てればよいかわかりません

Question

https://www.pc-koubou.jp/magazine/22439
こちらのサイトにある以下のコードにおいて、エクセルのデータをどのように対応させればよいかわからなく困っています。

私のcsvファイルは

となっており、とあるFPS型のゲームの選手がいた座標をx、yで表しており、その時の経過時間をsecond,最終的にそのゲームに勝ったチームに1point、負けたチームに０pointを与えています。

これを秒数ごとに、その時いた座標とそれに対する勝ち負けの判定を行いたいと考えております。

その場合以下のコードのどこをどのように書き換えればよろしいでしょうか？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pyplot
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions

data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
y = data[:,0].astype(int)
x = data[:,1:3]

clf = svm.SVC(kernel='linear')
# 学習させる
clf.fit(x, y)

data_test = np.loadtxt('data_test.csv', delimiter=',') 
test_y = data_test[:,0].astype(int)
test_x = data_test[:,1:3]

print('正解',test_y)
# 学習したデータと比較して推測する
print('予測した結果',clf.predict(test_x))
print('予測した結果の正解率',clf.score(test_x, test_y))

pyplot.style.use('ggplot')

x_bind = np.vstack((test_x,x))
y_bind = np.hstack((test_y,y))

plot_decision_regions(x_bind, y_bind, clf=clf,  res=0.02)
pyplot.show()

Comments

[tabuu]

チームメンバーや対戦相手のデータがありませんが、
それらが無くても勝敗は推測できる、もしくは推測したい、ということでしょうか？