Pokémon – O Chamado do Professor Oak

🌟 Pokémon – O Chamado do Professor Oak 🔎

⚡ A Missão do Jovem Treinador

Numa manhã serena na região de Kanto, és convidado pelo próprio Professor Oak, o mais respeitado investigador Pokémon, a participar num novo desafio onde poderás demonstrar o teu talento e habilidades.

Uma falha de energia ocorrida no seu laboratório desorganizou parte da sua preciosa coleção de imagens e dados Pokémon, e agora apenas um jovem treinador com espírito analítico e paixão pela ciência o pode ajudar.

O Professor Oak conseguiu recuperar dois ficheiros CSV fundamentais (train.csv e test.csv) que contêm as seguintes colunas:

• SampleID – um identificador numérico único (da forma 000001, 000002, …)
• ImagePath – o caminho para a imagem (ex: images/000001.png)
• Type – o tipo do Pokémon (apenas em train.csv; em test.csv está em falta)

No diretório images/ encontram-se todas as imagens, nomeadas conforme a regra:
images/<SampleID>.png

Estas são as únicas informações recuperadas e as únicas que podes usar na reconstrução do dataset.

🎯 A tua tarefa

O Professor Oak precisa da tua ajuda para recuperar os seus dados perdidos e para continuar o seu estudo sobre o reconhecimento de espécies Pokémon com base nas imagens.

A tua missão é escolher e treinar o melhor modelo capaz de identificar com inteligência os mais variados tipos de Pokémon, usando as imagens disponibilizadas.

O conjunto de dados que tens contém exemplos já etiquetados para treino, e o desafio final é usar o modelo treinado para classificar, com precisão e elegância, as imagens com Pokémon desconhecidos de test.csv.

Apenas os melhores treinadores conseguem combinar ciência com intuição, e agora é a tua vez de provar que mereces o título de Mestre Pokémon.

📘 Exemplo de resultado final

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

📊 Avaliação

As previsões serão comparadas com os tipos reais e será calculada a precisão:

1accuracy = (número_previsões_corretas / número_total_previsões)

A pontuação final é calculada com base na precisão obtida usando as seguintes regras:

• accuracy ≥ 90% → 100 pontos
• accuracy < 20% → 0 pontos
• Para os valores intermédios é atribuída pontuação proporcional entre 0 e 100.

⚠️ Importante: Apenas a classificação das imagens de test.csv conta para a avaliação. O ficheiro de submissão deve conter as colunas SampleID,Type e estar em formato csv.

🏆 Sucesso, jovem treinador! O destino da enciclopédia Pokémon depende de ti.