Nhân vật Mario Kart tốt nhất theo khoa học dữ liệu

Bởi Henry Hinnefeld

Mario Kart là một phần chính trong thời thơ ấu của tôi - bạn bè của tôi và tôi sẽ dành hàng giờ sau giờ học khi Mario, Luigi và các nhân vật khác trong vũ trụ Nintendo chạy đua quanh các bài hát hoạt hình và những quả chuối được ghép vào nhau. Một điều luôn làm phật lòng nhóm nhỏ những người mê tốc độ của chúng tôi là câu hỏi về nhân vật nào là tốt nhất. Một số người đã thề với Yoshi zippy, những người khác lập luận rằng Bowser to, nặng là lựa chọn tốt nhất. Trước đó, chỉ có tám lựa chọn để lựa chọn; nhanh chóng chuyển sang phiên bản hiện tại của nhượng quyền Mario Kart và câu hỏi thậm chí còn phức tạp hơn bởi vì bạn có thể chọn các loại phi tiêu và lốp xe khác nhau để đi cùng với nhân vật của mình. Phản xạ Mario Kart của tôi không phải là những gì họ từng là, nhưng tôi giỏi về khoa học dữ liệu hơn tôi khi còn là học sinh lớp bốn, vì vậy trong bài đăng này tôi sẽ sử dụng dữ liệu để cuối cùng trả lời câu hỏi Ai là nhân vật hay nhất trong Mario Kart?

Hiệu quả Pareto

Đây là một câu hỏi khó bởi vì hiện tại có rất nhiều cấu hình nhân vật / kart / lốp tiềm năng và tất cả chúng đều có các chỉ số khác nhau trên một số thuộc tính. Nhìn chung, không thể tối ưu hóa đồng thời trên nhiều thứ nguyên, tuy nhiên một số thiết lập tệ hơn không thể phủ nhận so với các thứ nguyên khác. Câu hỏi cho một nhà vô địch Mario Kart đầy tham vọng hiện nay là về Làm thế nào tôi có thể chọn một tổ hợp nhân vật / kart / lốp theo nghĩa nào đó là tối ưu, ngay cả khi không có tùy chọn 'tốt nhất' nào? của đồng bào Mario, nhà kinh tế học người Ý thế kỷ XIX Vilfredo Pareto, người đã đưa ra khái niệm về hiệu quả Pareto và biên giới Pareto liên quan.

Khái niệm về hiệu quả Pareto áp dụng cho các tình huống có một nguồn tài nguyên hữu hạn và nhiều kết quả cạnh tranh phụ thuộc vào cách phân bổ các tài nguyên đó. Các phân bổ hiệu quả của Parse Pareto là những phân bổ mà không thể cải thiện một kết quả mà không làm xấu đi một kết quả khác. Điều này được giải thích dễ dàng hơn với một hình ảnh (lịch sự của Wikipedia).

Mỗi vòng tròn là một phân bổ tài nguyên tiềm năng, trong trường hợp của chúng tôi có nghĩa là phân phối các điểm chỉ số trên các thuộc tính khác nhau như trọng lượng, xử lý và lực kéo (các ký tự trong Mario Kart có cùng số lượng điểm thống kê và chỉ khác nhau trong phân phối của chúng ). Vị trí của mỗi vòng tròn biểu thị kết quả của phân bổ đó trên hai chiều cạnh tranh, ví dụ: tốc độ và gia tốc. Các phân bổ màu đỏ nằm trên biên giới Pareto: đối với mỗi phân bổ này, một cải tiến trong một kết quả đòi hỏi phải giảm ở một kết quả khác. Phân bổ màu xám không hiệu quả Pareto vì bạn có thể cải thiện cả hai kết quả với sự phân bổ nguồn lực khác nhau. Tốc độ và gia tốc nói chung là hai thuộc tính quan trọng nhất trong Mario Kart, vì vậy mục tiêu của phân tích này là xác định cấu hình nhân vật / kart / lốp nằm trên biên giới Pareto để tăng tốc và tăng tốc.

Phân tích dữ liệu thăm dò

Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách kiểm tra các số liệu thống kê của từng nhân vật, kart và lốp độc lập bằng cách sử dụng một số dữ liệu do người hâm mộ biên soạn. Một điều khó hiểu đặc biệt của Mario Kart là trong khi có vài chục nhân vật, nhiều người trong số họ có chỉ số giống hệt nhau. Từ đây trở đi, tôi sẽ đề cập đến lớp nhân vật (hoặc kart hoặc lốp) theo tên của một trong những thành viên của nó. Ví dụ, trong bản đồ nhiệt bên dưới hàng có nhãn ‘Peach, cũng mô tả các số liệu thống kê cho Daisy và Yoshi. Các thành viên lớp hoàn chỉnh được liệt kê ở cuối bài trong trường hợp bạn muốn xem nhân vật yêu thích của bạn hạ cánh ở đâu.

Có bảy lớp nhân vật. Hãy để có một cái nhìn về cách so sánh số liệu thống kê của họ.

Xu hướng rõ ràng nhất là sự đánh đổi giữa tốc độ và gia tốc: các nhân vật nặng có tốc độ tốt nhưng khả năng tăng tốc kém, trong khi các nhân vật nhẹ có khả năng tăng tốc linh hoạt nhưng tốc độ tối đa thấp. Cũng có các biến thể trong các chỉ số khác, nhưng ở một mức độ lớn, tốc độ và gia tốc chi phối hiệu suất của một thiết lập cụ thể, vì vậy chúng tôi sẽ bỏ qua các chỉ số còn lại.

Karts và lốp xe sửa đổi các chỉ số cơ bản của các nhân vật: các thuộc tính của cấu hình cuối cùng là tổng của các chỉ số của nhân vật và bộ điều chỉnh lốp / lốp. Như với các nhân vật, có hàng tá kart và lốp xe, nhưng chỉ có một vài loại với các chỉ số khác nhau.

Xu hướng ở đây ít rõ ràng hơn, nhưng chúng thường đồng ý với những gì chúng ta thấy trong các số liệu thống kê về nhân vật: sự cải thiện về tốc độ đến từ chi phí tăng tốc và ngược lại.

Mục tiêu của chúng tôi là tìm ra tất cả các cấu hình có sự kết hợp tối ưu giữa tốc độ và gia tốc, vì vậy bước tiếp theo là tính toán các chỉ số cho mỗi kết hợp (ký tự, kart, lốp) duy nhất.

Tìm cấu hình tối ưu

Với một chút Python, chúng ta có thể liệt kê tất cả các kết hợp ký tự / kart / lốp và tính toán các thuộc tính của chúng bằng cách cộng các giá trị trong các hình trên. Được trang bị các số liệu thống kê cho từng kết hợp có thể, chúng ta có thể vẽ tốc độ so với gia tốc của từng thiết lập có thể và xác định các số liệu nằm trên biên giới Pareto.

Theo biểu đồ trên, các cấu hình tối ưu tạo thành một tập hợp con khá nhỏ trong tổng số các thiết lập có thể. Chúng ta có thể định lượng điều này bằng cách đếm tất cả các kết hợp khác nhau (lưu ý rằng một số kết hợp trùng nhau trong hình). Để giải trí, hãy để Lừa cũng đếm các kết hợp có thể bao gồm tất cả các nhân vật, phi tiêu và lốp xe có chỉ số giống hệt nhau.

Kết hợp có thể: 149760
Kết hợp chỉ số độc đáo: 294
Kết hợp tối ưu: 15

Các cấu hình tối ưu chỉ chiếm 5% cấu hình stat duy nhất tiềm năng! Chúng ta hãy xem những cấu hình tối ưu này trông như thế nào.

Trừ khi bạn sẽ tăng tốc tất cả, có vẻ như một nhân vật nặng nề là con đường để đi; hai lớp nhân vật nặng nhất (Wario và Donkey Kong) chiếm 11/15 cấu hình tối ưu Pareto.

Chúng ta cũng có thể xem các số liệu thống kê chính khác cho từng cấu hình này.

Vì vậy, nếu tốc độ và khả năng tăng tốc là mối quan tâm chính của bạn, thì một trong 15 cấu hình này là lựa chọn tốt nhất của bạn.

Khám phá tất cả các cấu hình

Đôi khi, một cấu hình tối ưu không phải là thứ bạn muốn tìm (mặc dù, vì bạn cùng phòng của bạn đe dọa sẽ ngừng chơi nếu có một số loại điểm chấp, để chọn một ví dụ ngẫu nhiên). Trong trường hợp đó, chúng ta có thể khám phá tất cả các cấu hình có thể có với một đồ họa tương tác nhanh chóng.

Một vài quan sát:

  • Nhân vật nặng thì linh hoạt hơn nhân vật nhẹ. Trong khi các cấu hình có thể có của Wario, có thể đạt được khoảng 77% khả năng tăng tốc tối đa, Baby Mario chỉ có thể đạt tới 50% tốc độ tối đa.
  • Metal Mario / Pink Gold Peach là những nhân vật duy nhất không có cấu hình trên biên giới Pareto.
  • Badwagon thực sự là xấu. Gần như mọi cấu hình trên chống Pareto frontier (nghĩa là các kết hợp tồi tệ nhất có thể) liên quan đến các kart từ lớp Badwagon.

Nếu bạn muốn xem mã đằng sau phân tích này, bạn có thể tìm thấy nó ở đây. Và cuối cùng, trong trường hợp bạn có một tệp đính kèm cụ thể với một trong các nhân vật (hoặc karts / lốp xe), bạn có thể tra cứu anh ấy / cô ấy thuộc lớp nào dưới đây.

Lớp nhân vật
****** / TÌM HIỂU
- Bé Mario, bé Luigi, bé đào, bé Daisy, bé Rosalina, Lemmy Koopa, Mii Light
- Con cóc, anh chàng nhút nhát, Koopa Troopa, Lakitu, Wendy Koopa, Larry Koopa, con cóc
- Hoa đào, hoa cúc, Yoshi
- Mario, Luigi, Iggy Koopa, Ludwig Koopa, Mii Trung bình
- Con lừa Kong, Waluigi, Rosalina, Roy Koopa
- Mario kim loại, hồng đào vàng
- Wario, Bowser, Morton Koopa, Mii Nặng

Lớp học cơ thể
****** / TÌM HIỂU
- Kart tiêu chuẩn, Prancer, Cat Cruiser, Sneeker, The Duke, Teddy Buggy
- Tiêu chuẩn vàng, Mach 8, Mạch đặc biệt, Coupe thể thao
- Badwagon, TriSpeeder, Trình điều khiển thép, ATV tiêu chuẩn
- Biddybuggy, Landship, ông Scooty
- Khung ống, xe đạp tiêu chuẩn, Ride Ride, Varmit, Wild Wiggler
- Xe đạp thể thao, xe đạp phản lực, sao chổi, xe đạp Yoshi

Lớp lốp
****** / TÌM HIỂU
- Tiêu chuẩn, Tiêu chuẩn xanh, Offroad, Offroad Retro
- Quái vật, Quái vật nóng
- Slick, Cyber ​​Slick
- Con lăn, con lăn Azure, nút
- Mỏng, đỏ thẫm
- Kim loại, vàng
- Gỗ, xốp, đệm