Pokémon – La Llamada del Profesor Oak

🌟 Pokémon – La Llamada del Profesor Oak 🔎

⚡ La Misión del Joven Entrenador

En una mañana serena en la región de Kanto, eres invitado por el mismísimo Profesor Oak, el investigador Pokémon más respetado, a participar en un nuevo desafío donde demostrarás tu talento y habilidades.

Un corte de energía ocurrido en su laboratorio ha desorganizado parte de su preciosa colección de imágenes y datos Pokémon, y ahora solo un joven entrenador con espíritu analítico y pasión por la ciencia puede ayudarlo.

El Profesor Oak ha logrado recuperar dos archivos CSV fundamentales (train.csv y test.csv) que contienen las siguientes columnas:

• SampleID – un identificador numérico único (de la forma 000001, 000002, …)
• ImagePath – la ruta hacia la imagen (ej: images/000001.png)
• Type – el tipo del Pokémon (solo en train.csv; en test.csv falta)

En el directorio images/ se encuentran todas las imágenes, nombradas según la regla:
images/<SampleID>.png

Esta es la única información recuperada y la única que tienes permitido usar en la reconstrucción del dataset.

🎯 Tu tarea

El Profesor Oak necesita tu ayuda para recuperar sus datos perdidos y continuar su estudio sobre el reconocimiento de especies Pokémon basado en imágenes.

Tu misión es elegir y entrenar el mejor modelo capaz de identificar con astucia los más variados tipos de Pokémon, usando las imágenes puestas a disposición.

El conjunto de datos que tienes contiene ejemplos ya etiquetados para entrenamiento, y el desafío final es usar el modelo entrenado para clasificar, con precisión y elegancia, las imágenes con Pokémon desconocidos de test.csv.

Solo los mejores entrenadores logran combinar la ciencia con la intuición, y ahora es tu turno de demostrar que mereces el título de Maestro Pokémon.

📘 Ejemplo de resultado final

1SampleID,,Type  2000001,Grass  3000002,Fire  4000003,Water

📊 Evaluación

Las predicciones serán comparadas con los tipos reales y se calculará la precisión:

1accuracy = (número_predicciones_correctas / número_total_predicciones)

El puntaje final se calcula basado en la precisión obtenida usando las siguientes reglas:

• accuracy ≥ 90% → 100 puntos
• accuracy < 20% → 0 puntos
• Para valores intermedios se otorga puntaje proporcional entre 0 y 100.

⚠️ Importante: Solo la clasificación de las imágenes de test.csv cuenta para la evaluación. El archivo de envío debe contener las columnas SampleID,Type y estar en formato csv.

🏆 ¡Éxito, joven entrenador! El destino de la enciclopedia Pokémon depende de ti.