Classifying Legendary Pokémon with SF-Random Forest Algorithm0AI要約ポケモンデータセット(800サンプル)を用いた分類機械学習研究。SF-Random Forestアルゴリズムで伝説的なポケモンの分類を実施。SMOTEでクラス不均衡に対応し、各評価指標で100%の精度を達成した。#機械学習#Random-forest#分類#データ前処理#Smote
Implementation of Statistical Tool in Legendary Pokémon Analysis and the Pricing in Stock Market0AI要約ランダムフォレストと決定木を用いたポケモンデータの統計分析。伝説的ポケモンの分類予測と属性の重要度分析を実施。HP・特攻・特防が判定に重要な特徴であることを特定。#統計学#機械学習#Random-forest#データ分析#分類
Quantifying User Preferences for Pokémon Characters Using Pairwise Comparison Deep Learning Models0AI要約ペアワイズ比較と深層学習を用いてポケモンキャラクターの魅力度を定量化。ユーザー評価データから機械学習モデルで全組み合わせのポケモン比較値を推定。キャラクター設計とマーケティングへの応用を実証。#機械学習#データ分析#深層学習#Pairwise-comparison#Preference-learning