このウェブサイトhttp://www.diabloprogress.com/items/には、各アイテムの評価を計算する独自の基準 (私には不明) があります。それらの基準や重みが正しいか間違っているかには興味がありません。
ただし、問題は、各項目からデータを取得して 3x3 行列を作成し、各行列の det を見つけて、x = Det(x)/D、y = Det(y)/D などのように Crammer を使用して 3 つの重みを計算できるかどうかです。 .
言い換えれば、そのシステムは線形かそうでないか?
すなわち
属性に興味があります：「1秒あたりのダメージ」、「主要な統計（強さまたは敏捷性またはintであり、活力ではない」、「クリティカル乗数」）
または3x3システム
1456x + 538y + 291z = 2909
1390x + 560y + 300z = 2898
1433x + 527y + 294z = 2871
3 つの属性を持つアイテムのリストを表示する実際のリンクを提供する必要があります。「1 秒あたりのダメージ」がサイトの「武器 DPS」に対応すると人々が推測することは期待できません。
常に 3x3 線形システムを設定し、3 つの属性で 3 つのスコアを表現できます。しかし、別の 3 つの項目のセットを使用すると、計算した重みによって非現実的なスコアが得られる可能性があります。
やりたいことは、線形回帰を N 個の項目と M 個の属性 (M < N) のセットに適用することです。これにより、M 個の重みのベクトルが得られ、これにアイテム属性のベクトルを掛けると、アイテムのスコアが推定されます。見積もりは完全ではありませんが、「最小誤差」になります。
これは機械学習の単純な形式です。詳細については、Courseraで機械学習の講義を試すこともできます。
線形回帰で現実的な見積もりが得られない場合は、より複雑なモデルにアップグレードする必要があります。