本文約2000字，建議閱讀5分鐘
本文中，我們查看了所有怪物統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以及它們與CR以及彼此之間的關(guān)系程度。
龍與地下城（DND）于1974年發(fā)行第一版，現(xiàn)在所有RPG游戲都有它的影子，可以說它影響了全世界的RPG，對(duì)于RPG來說，最主要的一個(gè)特點(diǎn)就是有著不同類型的怪物，而我們可以通過《dungeon master guide》中提供的Challenge Rating（CR）公式來創(chuàng)建我們自己的怪物，因?yàn)槲覀円彩堑乩未髱煹囊粏T，對(duì)吧。《龍與地下城》讓玩家能夠自由地與好友一起游戲并創(chuàng)造故事。作為DM，我們還能根據(jù)自己的喜好創(chuàng)造屬于自己的怪物。所以就有了本篇文章，本文中著重于四個(gè)主要問題:- 根據(jù)CR公式計(jì)算的手動(dòng)怪物的挑戰(zhàn)等級(jí)有何不同?
- 怪物的屬性如何與挑戰(zhàn)評(píng)級(jí)系統(tǒng)及其本身相關(guān)聯(lián)?
- 怪物的非屬性屬性(類型，環(huán)境，大小，排列)如何影響它的屬性?
- 我們能預(yù)測(cè)一個(gè)沒有經(jīng)驗(yàn)的dm和SRC怪物相似的怪物屬性塊嗎?
挑戰(zhàn)等級(jí)（CR）公式
威世智（Wizards of the Coast）提供了一系列圖表和一個(gè)通用公式，可以為玩家創(chuàng)建自己的自制怪物時(shí)作為參考。所以我們首先就是要驗(yàn)證這個(gè)公式的準(zhǔn)確性。我我們從《怪物手冊(cè)》中的怪物上應(yīng)用它，看看是否會(huì)獲得相同的等級(jí)評(píng)定？因此，我從CR列表中獲取了三個(gè)怪物，并使用公式計(jì)算結(jié)果，它們實(shí)際上非常接近，所以可以證明這個(gè)公式是有效的，我們下面可以使用它進(jìn)行正式的工作了。從《龍與地下城》的系統(tǒng)參考文件(SRD)中獲得了300個(gè)怪物，并開始探索數(shù)據(jù)。幸運(yùn)的是，威世智為我們提供了免費(fèi)使用和探索本文檔中的信息的服務(wù)。我使用Selenium抓取這些數(shù)據(jù)感，然后進(jìn)行了整理。數(shù)據(jù)科學(xué)家一生中90%的時(shí)間都在清理數(shù)據(jù)時(shí)，他們不是在開玩笑。[‘Monster Name’, ‘Size’, ‘Type’, ‘Alignment’, ‘Traits’, ‘Reactions’, ‘Armor Class’, ‘Hit Points’, ‘Speed’, ‘Challenge’, ‘Proficiency Bonus ’, ‘STR’, ‘DEX’, ‘CON’, ‘INT’, ‘WIS’, ‘CHA’, ‘Actions’, ‘Legendary Ac tions’, ‘Environment’, ‘Attack_Bonus’, ‘Spell_Bonus’, ‘Spell_Save_DC’ , ‘WIS_SV’, ‘INT_SV’, ‘CHA_SV’, ‘STR_SV’, ‘DEX_SV’, ‘CON_SV’, ‘Arcti c’, ‘Coastal’, ‘Desert’, ‘Forest’, ‘Grassland’, ‘Hill’, ‘Mountain’, ‘ NA’, ‘Swamp’, ‘Underdark’, ‘Underwater’, ‘Urban’, ‘Average_Damage_per _Round’, ‘Damage Resistances’, ‘Damage Immunities’, ‘Condition Immun ities’, ‘Damage Vulnerabilities’, ‘Spellcaster’, ‘Magic Resistance’, ‘Legendary Resistance’, ‘Regeneration’, ‘Undead Fortitude’, ‘Pack T actics’, ‘Damage Transfer’, ‘Angelic Weapons’, ‘Charge’]
CR與怪物統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有關(guān)嗎？
探索性數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是分布。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集是什么樣的？我們有很多右偏的數(shù)據(jù)。考慮到挑戰(zhàn)等級(jí)的偏右(大多數(shù)怪物等級(jí)較低)，這是合理的。大多數(shù)標(biāo)準(zhǔn)屬性:力量、敏捷、智慧、智力和魅力的分布范圍都在0到30之間。但是體質(zhì)中幾乎沒有10以下的怪物。這應(yīng)該是因?yàn)轶w質(zhì)0的話就死了，畢竟在任何游戲中活著是第一位的。繪制統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的聯(lián)合分布可以得到更清晰的相關(guān)圖。熟練度的獎(jiǎng)勵(lì)與挑戰(zhàn)評(píng)級(jí)相關(guān)，這是肯定的。所以在我們的模型中不使用熟練度獎(jiǎng)勵(lì)這個(gè)特征，因?yàn)樗粫?huì)為我們提供更多信息。我們使用相關(guān)性的熱圖進(jìn)行更詳細(xì)的分析。這里最大的一個(gè)發(fā)現(xiàn)是敏捷與其他任何統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的相關(guān)性幾乎沒有（是不是可以說敏捷是最沒用的屬性呢??）。但是也的確有一些非常強(qiáng)烈的相關(guān)屬性，這意味著它們相互影響。為了進(jìn)一步探索所有怪物的主要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，所以使用了一個(gè)簡(jiǎn)單的箱型圖。只有力量和體質(zhì)與彼此沒有顯著差異。所有其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在平均值上均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異。這里可能和我們的認(rèn)知類似一個(gè)人的強(qiáng)壯是力量和屬性的合體，基本上不會(huì)出現(xiàn)，力量很大但是體質(zhì)很差的人。怪物的免疫和抗性與挑戰(zhàn)等級(jí)之間明顯缺乏相關(guān)性。有這么多的較弱的怪物都有免疫屬性??這個(gè)分析也讓我更了解了怪物。怪物類型，環(huán)境，大小和排列
上面已經(jīng)將挑戰(zhàn)等級(jí)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較，可以確定這將是模型的輸入，但是其他類型的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：類型，環(huán)境，大小和排列方式又是什么樣呢？它們對(duì)統(tǒng)計(jì)有任何影響嗎？他們可以用來幫助改善我們的預(yù)測(cè)嗎？雷達(dá)圖表是我一直以來最喜歡的圖表。他是我在《寵物小精靈》中發(fā)現(xiàn)的一個(gè)非常好的方法，通過這些圖表將分類數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較會(huì)是一個(gè)很好的方法！上面圖中可以看到環(huán)境對(duì)怪物統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的影響很小，我感到非常驚訝/失望。但是我們可以在環(huán)境圖（下）中看到兩個(gè)非常不同的總體形狀：一個(gè)具有高強(qiáng)壯的，但是其他屬性低，和一個(gè)其他比較全面但智力比較低的形狀。這可以算是個(gè)好消息，因?yàn)樗砻鳝h(huán)境與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間存在一些關(guān)系。我們還注意到智力的平均數(shù)都比較低。這可能是因?yàn)樵S多“野獸"并不聰明。創(chuàng)建一個(gè)模型來預(yù)測(cè)怪物數(shù)據(jù)
既然我已經(jīng)了解了我們的輸入和輸出的關(guān)系，那么我可以開始創(chuàng)建模型了?；趩栴}，我們需要的結(jié)果是數(shù)值，所以回歸模型是最好的選擇。在嘗試了Scikit-Learn的幾種基本算法（線性，K-Nearest，決策樹，隨機(jī)森林）之后。我沒有得到令人滿意結(jié)果，所以我決定選擇一種更強(qiáng)大的算法，該算法可以從較弱的輸入中學(xué)習(xí)，并使用相關(guān)的輸出來構(gòu)建更好的模型。我們使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一個(gè)三層的mlp進(jìn)行了大約十次運(yùn)行的微調(diào)，包括學(xué)習(xí)率，批大小，損失函數(shù)等。最終獲得了85.64％的測(cè)試準(zhǔn)確性，均方根誤差為59.7。這是一個(gè)還不錯(cuò)的模型了，為了讓用戶使用就需要一個(gè)前端的界面獲取用戶的輸入數(shù)據(jù)。我需要plotly 的Dash是很好的工具，效果如下：
總結(jié)
在本文中，我們查看了所有怪物統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以及它們與CR以及彼此之間的關(guān)系程度。然后使用Keras API和TensorFlow構(gòu)建和訓(xùn)練，創(chuàng)建了一個(gè)85.6％的精確模型和一個(gè)Dash UI進(jìn)行發(fā)布，使用AWS Lightsail部署。
測(cè)試的地址如下：
https://dnd-monsters.b5171qf35pc3s.us-west-2.cs.amazonlightsail.com/
源代碼在這里：
https://github.com/chabazite/DnD_Monsters
編輯：于騰凱
校對(duì)：林亦霖
