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ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-7233-8906
Tipo do documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Estudo do jogo de pôquer utilizando métodos estatísticos e aprendizado de máquina
Autor(es): Diniz, Lucas de Oliveira
Primeiro orientador: Silva, Pedro Franklin Cardoso
Primeiro membro da banca: Pereira, Leandro Alves
Segundo membro da banca: Silva, José Waldemar da
Resumo: O presente trabalho foi desenvolvido com a finalidade de modelar ações de jogadores no pôquer e classificá-los como vencedores ou perdedores utilizando métodos estatísticos e de aprendizado de máquina. Para aplicar essas técnicas, utilizamos uma base de dados real referente a aproximadamente 22 milhões de partidas disputadas em cassinos online. Recorremos ao software Holdem Manager para pré-processamento dos dados e a aplicação em algoritmos foi realizada no R, considerando 13 variáveis explicativas que representam ações dos jogadores. Criamos um conjunto em que a proporção de jogadores vencedores e perdedores seja aproximadamente a mesma. Em seguida a base foi divida. 80% das observações foram para um conjunto de treinamento e 20% das observações foram para um conjunto de teste. O modelo final de classificação usando Floresta Aleatória obteve uma acurácia de 0,75. Identificamos que as ações estratégias são importantes para a vitória no pôquer, isto é, os jogadores que tendem a ser ganhadores se comportam de um modo diferente dos perdedores no que se diz respeito a frequência de realizar movimentos no jogo.
Abstract: The present work was developed with the purpose of modeling actions of players in the game of poker and classify them as winners or losers using statistical and machine learning methods. To apply these techniques, we used a real database that contains around 22 million games played at online casinos. We appeal to Holdem Manager software for data pre-processing and application in algorithms was performed in R, considering 13 explanatory variables that represent players actions. We create a data set in which the ratio of winning and losing players is approximate the same, then the base was divided into 80% for training and 20% for testing and validate the model. The final classification model using Random Forest obtained an accuracy ratio of 0.75. We identified that strategic actions are important for winning in poker, that is, players who tend to be winners behave differently from losers with regard to the frequency of making moves in the game.
Palavras-chave: Pôquer
Poker
Aprendizado de máquina
Machine learning
Árvore de decisão
Decision tree
Floresta aleatória
Random forest
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Referência: DINIZ, Lucas de Oliveira. Estudo do jogo de pôquer utilizando métodos estatísticos e aprendizado de máquina. 2022. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Uberlândia. Uberlândia, 2022.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36217
Data de defesa: 19-Ago-2022
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