トレーニングデータCPU戦のデータ分析
戦績優秀ポケモン
PvPokeのトレーニングで使われたポケモンのパフォーマンスとわざ構成の平均値です。プレイヤーとCPU（難易度エリート、難易度チャンピオン）のデータをもとにしています。特定のポケモンやわざが一覧にない場合、十分なデータが蓄積されていないためだと考えられます。
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CSVに出力*CSVはUTF-8形式のため、Excelでは正しく表示できません。テキストエディタで開き、Shift-JISで上書き保存するとExcelでも開けるようになります。
パーティレート - バトルシミュレーターでのバトルレートと同様、パーティレートは対戦後のHPがどれだけ残っているかをもとに、勝敗の質を0～1000の点数で表したものです。パーティレートの平均が500を超える場合、そのポケモンを含むパーティは勝率が5割を超えることを意味します。パーティレートの平均が500を下回る場合、勝率5割を下回るので、そのポケモンを含むパーティは苦戦を強いられます。
個体レート - 個体レートはバトルでダメージを与える量をもとに算出しています。100% はポケモン1体分のダメージに相当します。この算出にはシールド使わせる場合も含まれています：スーパーリーグではシールド1枚がHPの50％、ハイパーリーグ・マスターリーグではシールド1枚がHPの40%として扱われます。高い個体レートのポケモンは対戦相手に与えるダメージが多く、シールドのプレッシャーもかけられます。ただし個体レートが高いことは、必ずしもパーティに優位に働くとは限りません。
使用率 - プレイヤー、コンピュータ双方の3体パーティでの使用率です。サンプル数が多いほど、信頼性の高いデータになります。サンプル数が少ないデータは、少数のプレイヤーのデータである場合があり、データの信頼性は低くなります。データは最小使用率の閾値でフィルタリングされています。
トップパーティ
| パーティ (初手が先頭) | パーティレート | 使用率 | |||
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Azumarill
Bubble, Ice Beam, Hydro Pump
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Azumarill
Bubble, Ice Beam, Hydro Pump
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Azumarill
Bubble, Ice Beam, Hydro Pump
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1,024 |
*CSVはUTF-8形式のため、Excelでは正しく表示できません。テキストエディタで開き、Shift-JISで上書き保存するとExcelでも開けるようになります。
パーティレート - バトルレートの算出と同様、バトルレートは0から1000で表されており、バトル後のパーティの残HPを元に計算されます。バトルレートの中央値は500で、500を超えるほど勝率が高いこと、500を下回ると勝率は標準未満を意味しています。
使用率 - プレイヤーとCPUの使用率です。サンプル数が多いほど、信頼性の高いデータになります。サンプル数が少ないデータは、少数のプレイヤーのデータである場合があり、データの信頼性は低くなります。データは最小使用率の閾値でフィルタリングされています。
このページでは、違った角度からPvPの上位頻出（メタ）を分析することで得られた、有利なポケモンとパーティ構成の情報を提供しています。データが何を意味しているかを知ることで、有効に活用できます。
データはどこから得られたのか?
データは、PvPoke.comの トレーニング で、プレイヤーがCPUと対戦した際のデータを使用しています。収集期間は基本7日間、プレイヤーとCPU両方からポケモンとパーティのデータを記録しています。そのため、ポケモンGOの実際のデータを表しているわけではなく、近い値と考えてください。
各ポケモン最低150戦、パーティでは最低20戦を閾値としています。この閾値に近いパーティは、サンプル数が少ないデータとしてオレンジで示しています。サンプル数が少ないポケモンやパーティでは異常値を示す場合があります（過大評価/過小評価の両方がありえます）。これらのデータを見るときは適切かどうか良く考えてください。
通常のランキングとはどう違うのか?
通常のランキングは、適切なポケモンの1対1での対戦シミュレーションをもとに算出しています。データに基づいており再現性もありますが、パーティ構成、交代・ブラフによるシールド誘発の成功/失敗といったゲームの操作で起こる要因を考慮していません。その代わり、新しいポケモンや技のアップデートの結果をすぐに知ることができます。
トレーニング分析は、プレイヤーの選んだパーティ構成、各種決定といった、実際の操作を基にしたデータを分析しています。そのため、シミュレーターのランキングより、より現実的なデータを得やすいです。しかし、そのデータを実証することはできません。パフォーマンスと使用率はトレーニング機能を利用したユーザーの、特定のポケモンの利用率、それらのポケモンを使用した場合のパフォーマンスに左右されます。また、トレーニング分析では新しいポケモンやわざについてすぐに分析することはできず、十分な量のデータを集める必要があります。