analysis_sv

シャドウバースのデータを使って遊んでみる

Usage

カードの画像や情報を取得するコード

各カードのレア度を推測するコード。gen_imgpyで画像をNumpy配列にし、rarityでModelを学習させる。 Numpy配列だけで20GB使うので、メモリが32GBくらいないと実行が厳しいと思われる。

デッキクラスタリング(ルールベースではなく)
デッキの類似度で分類
クラス/スタッツ推測(名前や画像から)
- ポケモンの外見的特徴から種族値を勾配ブースティングで予測する https://qiita.com/hiyoko9t/items/2e397301f17acff88a1a
- TensorFlow でポケモンの名前から種族値とタイプを予測させる遊び https://qiita.com/shuhei_f/items/01a08bf23ba24076ac08
シャドキャプチャ　ポケキャプチャのシャドバ版　デッキの画像からカード名を判別
カードの画像からはスタッツは厳しそうだけどコスト、クラス、レア度、カードの種類(フォロワーかスペルかアミュレットか)あたりは推測できるかもしれない
フレーバーテキスト集めてシャドウバースのフレーバーテキストっぽい文章生成とかできそう。