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統計データから押し引き判断モデル作成 その1

ながったらしいタイトルですが、その名の通り統計データから押し引き判断のモデルを作成していこうと思います。

というのも、鳴き手に対する押し引き、特にホンイツ相手だと切る牌の危険度が特に影響が高くなります。
(相手の点数が高く他の色の数牌で和了がない分、染め色の危険度が余分に高くなる。)
いままでは切る牌の危険度とかガン無視していたので、少しづつ押し引き判断を感覚的なものから定量的に移していこうかな、と思った次第です。

[前提条件]

まず、判断に取り入れる要素や切る牌の危険度をとこまで厳密に計算するか、ということからはじめなければいけません。

その1
考慮する要素は
「残り順目・良形か悪形か(要するに和了率・放銃率・被ツモ率・流局率)」
「切る牌の危険度」
「相手と自分の打点(当然場のリーチ棒込み・裏アリならそれも込み)」
「オリて流局したときの失点」
この4つ。
    
これさえあれば局収支が求められます。

その2
最初から1順ごとに和了率などを変化させる完璧なモデルなんか作っても決して使えない
そのため、考慮する要素は実戦で計算できるような値で見積もって概算する。

実戦で使うためには自分で使えないと意味がない!
ということで考慮する要素はできるだけ簡単にしていきます。
    
たとえば切る牌の危険度を
    
無筋4・5・6→10%
無筋1・2・3→5%
    
とか
    
和了率や放銃率を

1~6順(1段目),7~12順(2段目)の平均値を使う
13順目以降は誤差が大きくなるのでひとまず放置 
ロン和了とツモ和了の割合は1:1  
などなど、実戦で使うときのため、恣意的にデータを扱います。
    

これだけじゃなんのことだかさっぱりなので
実際に自分が子のとき、子のリーリにたいしての押し引きの計算してみます。

※以降非常に長くて分かりづらくてつまらないので注意。
後日作成した押し引きのモデルについて書きます。

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