Veri bilimine göre en iyi Mario Kart karakteri

Henry Hinnefeld tarafından

Mario Kart çocukluğumun temel unsuruydu - arkadaşlarım ve okuldan sonra Mario, Luigi ve diğer karakterleri Nintendo evreninde karikatürize edilmiş izler etrafında yarışan ve birbirlerini sardıran muzları saran saatler geçirirdik. Küçük hedef kitlelerimizden her zaman rahatsız olan bir şey, hangi karakterin en iyi olduğu sorusuydu. Bazıları Yoshi'nin zippisi tarafından yemin ederken, diğerleri büyük, ağır Bowser'ın en iyi seçenek olduğunu savundu. O zamanlar seçilebilecek sadece sekiz seçenek vardı; Mario Kart serisinin mevcut yinelemesine hızlı bir şekilde devam edin ve soru daha da karmaşık çünkü karakterinize uygun farklı kartlar ve lastikler seçebilirsiniz. Mario Kart reflekslerim eskisi gibi değil, ancak veri biliminde dördüncü sınıf öğrencisi olduğumdan daha iyiyim, bu yüzden bu yazıda “Sonunda Mario'daki en iyi karakter kim?” Sorusunu cevaplamak için verileri kullanacağım. Kart?”

Pareto Verimliliği

Bu zor bir soru, çünkü şu anda tonlarca potansiyel karakter / kart / lastik konfigürasyonu var ve hepsinin bir takım özellikler arasında geniş çapta değişen istatistikleri var. Genel olarak, aynı anda birden fazla boyutta optimizasyon yapmak mümkün olmamakla birlikte, bazı kurulumlar diğerlerinden çok daha kötü. Bugünlerde istekli bir Mario Kart şampiyonu için soru şu ki, '' En iyi 'bir seçenek olmasa bile, bir anlamda optimal olan bir karakter / kart / lastik kombinasyonunu nasıl seçebilirim?' 'Diye soruyor. Mario'nun vatandaşları arasında, Pareto etkinliği ve ilgili Pareto sınırı kavramını tanıtan on dokuzuncu yüzyıl İtalyan ekonomisti Vilfredo Pareto yer alıyor.

Pareto verimliliği kavramı, sınırlı bir kaynak havuzunun olduğu ve bu kaynakların nasıl tahsis edildiğine bağlı olarak çoklu rekabet sonuçlarının olduğu durumlar için geçerlidir. “Pareto verimli” tahsisleri, başka bir sonucu kötüleştirmeden bir sonucu iyileştirmenin imkansız olduğu miktarlardır. Bu, bir resim ile daha kolay açıklanabilir (Wikipedia'nın izniyle).

Her çember potansiyel bir kaynak tahsisidir; bu, bizim durumumuzda ağırlık, taşıma ve çekiş gibi farklı özelliklerde stat puanlarının dağılımı anlamına gelir (Mario Kart'taki karakterlerin toplam stat puanları yaklaşık aynıdır ve sadece dağılımlarında farklılık gösterir. ). Her dairenin pozisyonu, bu tahsisatın sonucunu iki rakip boyutta, örneğin hız ve ivme olarak gösterir. Kırmızıdaki tahsisler Pareto sınırında yatmaktadır: bu tahsislerin her biri için, bir sonuçtaki bir iyileştirme diğerinde bir düşüş gerektirmektedir. Gri renkli tahsisler Pareto etkin değildir, çünkü her iki sonucu da farklı bir kaynak tahsisi ile iyileştirebilirsiniz. Hız ve hızlanma, Mario Kart'ta genellikle en önemli iki özelliktir, bu nedenle bu analizin amacı, hız ve hızlanma için Pareto sınırında yatan karakter / kart / lastik yapılandırmalarını belirlemektir.

Açıklayıcı Veri Analizi

Fan-derlenmiş bazı verileri kullanarak her bir karakterin, kartın ve lastiğin istatistiklerini bağımsız olarak incelemeye başlayacağız. Mario Kart'ın özel bir tuhaflığı, birkaç düzine karakter varken, çoğunun aynı istatistiklere sahip olmasıdır. Bundan sonra, üyelerinden birinin adına göre karakter (veya kart veya lastik) sınıfına değineceğim. Örneğin, ‘Şeftali’ etiketli satırın altındaki ısı haritasında da Daisy ve Yoshi'nin istatistiklerini açıklar. En sevdiğiniz karakterin nereye indiğini görmek istemeniz durumunda, tüm sınıf üyelikleri gönderinin sonunda listelenir.

Yedi karakter sınıfı vardır. İstatistiklerinin nasıl karşılaştırıldığına bir göz atalım.

En belirgin eğilim, hız ve ivme arasındaki dengedir: ağır karakterler iyi hıza, ancak zayıf ivmeye sahipken, hafif karakterler çabuk ivmelenmeye rağmen düşük bir üst hıza sahiptir. Diğer istatistiklerde de farklılıklar vardır, ancak büyük ölçüde, hız ve ivme belirli bir kurulumun performansını etkiler, bu nedenle istatistiklerin geri kalanını görmezden geleceğiz.

Kartlar ve lastikler karakterlerin temel istatistiklerini değiştirir: son konfigürasyonun özellikleri karakterin istatistiklerinin ve kart / lastik değiştiricilerin toplamıdır. Karakterlerde olduğu gibi düzinelerce kart ve lastik var, ancak farklı istatistiklere sahip sadece birkaç kategori var.

Buradaki eğilimler daha az belirgindir, ancak genellikle karakter istatistiklerinde gördüklerimize katılırlar: hızdaki iyileşmeler hızlanma pahasına gelir ve bunun tersi de geçerlidir.

Amacımız, optimum hız ve ivme kombinasyonuna sahip tüm konfigürasyonları bulmaktır, bu nedenle bir sonraki adım her bir benzersiz (karakter, kart, lastik) kombinasyonunun istatistiklerini hesaplamaktır.

En uygun yapılandırmaları bulma

Biraz Python ile, tüm karakter / kart / lastik kombinasyonlarını numaralandırabilir ve yukarıdaki şekillerde değerleri toplayarak özelliklerini hesaplayabiliriz. Her olası kombinasyon için istatistiklerle donatıldığında, olası her kurulumun hızına karşı hızını belirleyebilir ve Pareto sınırında yatanları tanımlayabiliriz.

Yukarıdaki tabloya göre, optimum yapılandırmalar toplam olası kurulumların oldukça küçük bir alt kümesini oluşturur. Bunu, tüm farklı kombinasyonları sayarak ölçebiliriz (bazı kombinasyonların şekilde çakıştığını unutmayın). Sadece eğlence için, aynı karaktere sahip tüm karakterler, kartlar ve lastikler dahil olası kombinasyonları da sayalım.

Olası kombinasyonlar: 149760
Benzersiz stat kombinasyonları: 294
Optimal kombinasyonlar: 15

Optimum konfigürasyonlar potansiyel benzersiz stat konfigürasyonlarının sadece% 5'ini oluşturur! Bu en uygun yapılandırmaların nasıl göründüğüne bir göz atalım.

Hızlandırmaya devam etmeden sürece, ağır bir karakter gitmenin yoludur; en ağır iki karakter sınıfı (Wario ve Donkey Kong) Pareto-optimal konfigürasyonların 11 / 15'ini oluşturuyor.

Bu yapılandırmaların her biri için diğer ana istatistiklere de bakabiliriz.

Öyleyse, hız ve ivme ana kaygılarınızsa, o zaman bu 15 yapılandırmadan biri en iyi bahistir.

Tüm yapılandırmaları incelemek

Bazen en uygun yapılandırma aradığınız şey değildir (örneğin, oda arkadaşınız rastgele bir örnek seçmek için bir tür handikap olmasa oynamayı durdurmakla tehdit etti çünkü). Bu durumda, mümkün olan tüm yapılandırmaları hızlı bir bokeh etkileşimli grafikle keşfedebiliriz.

Birkaç gözlem:

  • Ağır karakterler hafif karakterlerden daha çok yönlüdür. Wario’nun olası yapılandırmaları maksimum hızlanmanın yaklaşık% 77’sini gerçekleştirebilirken, Baby Mario maksimum hızın sadece% 50'sine ulaşabiliyor.
  • Metal Mario / Pembe Altın Şeftali, Pareto sınırında yapılandırması olmayan tek karakter.
  • Badwagon gerçekten kötü. Neredeyse "anti-Pareto sınırında" (yani mümkün olan en kötü kombinasyonlar) yapılan her konfigürasyon Badwagon sınıfındaki kartlardan oluşmaktadır.

Bu analizin arkasındaki kodu görmek istiyorsanız, burada bulabilirsiniz. Son olarak, karakterlerden birine (veya kartlara / lastiklere) özel bir bağlılığınız varsa, hangi sınıfa ait olduğunu görebilirsiniz.

Karakter Sınıfları
*****************
- Bebek Mario, Bebek Luigi, Bebek Şeftali, Bebek Papatya, Bebek Rosalina, Lemmy Koopa, Mii Light
- Kurbağa, Utangaç Adam, Koopa Troopa, Lakitu, Wendy Koopa, Larry Koopa, Kurbağa
- Şeftali, Papatya, Yoshi
- Mario, Luigi, İggy Koopa, Ludwig Koopa, Mii Orta.
- Eşek Kong, Waluigi, Rosalina, Roy Koopa
- Metal Mario, Pembe Altın Şeftali
- Wario, Bowser, Morton Koopa, Mii Ağır

Beden Sınıfları
*****************
- Standart Kart, Prancer, Kedi Kruvazörü, Sneeker, Dük, Teddy Buggy
- Altın Standart, Mach 8, Özel Devre, Spor Kupasi
- Badwagon, TriSpeeder, Çelik Sürücü, Standart ATV
- Biddybuggy, Landship, Bay Scooty
- Boru Çerçeve, Standart Bisiklet, Alev Ride, Varmit, Vahşi Kıpır Kıpır
- Spor Bisikleti, Jet Bisikleti, Kuyruklu Yıldız, Yoshi Bisikleti

Lastik Sınıfları
*****************
- Standart, Mavi Standart, Offroad, Retro Offroad
- Canavar, Sıcak Canavar
- Kaygan, Siber Kaygan
- Rulo, Azure Rulo, Düğme
- İnce, Koyu Kırmızı
- Metal, Altın
- Ahşap, Sünger, Minder