データ分析

Pokemonデータセット

Kaggleにポケモンのデータセットが公開されていました。

721体のポケモンの、名前、タイプ、副タイプ、以下のパラメータの合計値、HP、攻撃力、防御力、スペシャル攻撃力、スペシャル防御力、素早さが入っているそうです。

Forumには、Seabornで可視化してみたスレッドが立っていますね。
パラメータの合計値で見ると、200~800近くまであり、かなり分散が大きいですね。
一方、HPと攻撃力のjointplotを見てみると、各パラメータが高いもの同士では、いい感じにトレードオフのような関係があるようにも見える。

これからは、ポケモンもデータ分析で定量的に最適化するのが一般的な時代が到来するのでしょうか。

そう言えば、高校の同級生がポケモン好きで、ノートにパラメータまとめて分析とかしていたのを思い出しました笑

若い年代の人だと、ポケモンに対してはある程度事前知識があるでしょうから、データ分析をする際の導入などに使えそうだなとか思います。

ポケモンの機械学習関連の話題としては、僕は2つだけ認識しています。
1. ぱろすけさんが、「音象徴の機械学習による再現：最強のポケモンの生成」と題して、最強のポケモンっぽい名前を生成する話。今は論文は削除されてしまったようです。
2. GANによるポケモン画像生成上手くいっていなかったようですが。


学習データ少なすぎるかもしれないけど、ポケモンドット絵からpix2pixで、ポケモン画像を生成させたり出来たりしないのかな。
パラメータ空間とドット絵の関係性も解析して、パラメータに対応するポケモン画像の生成とか出来たらおもしろいんだけどなあ。