こんにちはECナビ システム本部の大竹(@tokosa)です。
私は以前よりポケモンが好きで、新しいシリーズが出ると必ず買ってしまいます。
先日ポケットモンスター ブラック・ホワイト(BW)が発売されました！
BWにて新たに150ほどポケモンも増え、いつ買おうか悩んでいます。
ポケモンをやる時、いつも悩ましいのがポケモンのパーティです。
長くやっていると、同じ様なポケモンを選んでしまいますし、同じようなワザばかり使ってしまいます。
そこで、今回はポケモンのデータを使用し、今まで使用した事はないが、
使用経験のあるポケモンに近いポケモンをRを使用し発掘したいと思います。
今回使用するデータは下記のデータ(抜粋)
1.トレーニングデータトレーニングデータはポケモンプラチナまでの全507ポケモンデータを使用します。
クラスを『使った』『未使用』で分類しており、使った事のあるポケモンは94種類です。
2.テストデータ
テストデータはポケモンBWより新しく登場した、150種類のデータです。
■NaiveBayesで分類
今回はRのパッケージklaRを使用します。
library(klaR)
pokemon.training<-read.csv("pokemon-training.csv")
pokemon.test<-read.csv("pokemon-test.csv")
mN <- NaiveBayes(使用~HP+こうげき+ぼうぎょ+とくこう+とくぼう+すばやさ, data=pokemon.training)
pokemon.training<-read.csv("pokemon-training.csv")
pokemon.test<-read.csv("pokemon-test.csv")
mN <- NaiveBayes(使用~HP+こうげき+ぼうぎょ+とくこう+とくぼう+すばやさ, data=pokemon.training)
■トレーニングデータの周辺確率分布
plotで描画します。
plot(mN)
グラフを見て分かるように、『とくこう』と『すばやさ』が高いポケモンを多く使用しています。
■テストデータの周辺確率分布
■検証
トレーニングデータで、簡単ですが検証を行いました。
pokemon.training<-read.csv("pokemon-training.csv")
pokemon.test<-read.csv("pokemon-test.csv")
mN <- NaiveBayes(使用~HP+こうげき+ぼうぎょ+とくこう+とくぼう+すばやさ, data=pokemon.training)
mNpred <- predict(mN)
mNresult<-table(pokemon.training$使用,mNpred$class)
mNresult
↓結果↓ pokemon.test<-read.csv("pokemon-test.csv")
mN <- NaiveBayes(使用~HP+こうげき+ぼうぎょ+とくこう+とくぼう+すばやさ, data=pokemon.training)
mNpred <- predict(mN)
mNresult<-table(pokemon.training$使用,mNpred$class)
mNresult
使った 未使用 使った 50 44 未使用 44 369
使用した事あり、結果も使ったは50
使用した事がなく、結果も未使用は44
正解率は82.6%でした。
■予測
では、実際に新ポケモンのテストデータを予測してみます
mNpred <- predict(mN,pokemon.test[,3:11])
table(pokemon.test$名前,mNpred$class)
table(pokemon.test$名前,mNpred$class)
結果は・・・・
■まとめ
結果は、とくこう・とくぼう・すばやさの高いポケモンとなりました。
イベント系(伝説のポケモン？)が多いのは個体値が高いといえます。
検証結果では、使用した事があるのに結果が未使用になったポケモンを調べた所
進化前のポケモンでした。
早速買って試してみようと思います。
