AI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。

AI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。

AI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。