Poker Hands Dataset|德州扑克数据集|数据分析数据集

包含从IRC Poker数据库中提取的德州扑克手牌数据集。注意，这里只包含德州扑克手牌，大部分（超过95%）手牌因非德州扑克或数据损坏而被丢弃。

This dataset comprises Texas Hold'em poker hands extracted from the IRC Poker database. It is important to note that only Texas Hold'em hands are included; the majority (over 95%) of hands were discarded due to being non-Texas Hold'em or data corruption.

原始信息汇总

Poker Hands Dataset 概述

数据集描述

• 数据来源：IRC Poker Database，由University of Alberta的Computer Poker Research Group提供。
• 数据类型：仅包含Holdem类型的扑克牌局数据。
• 数据筛选：大部分（超过95%）的牌局数据因非Holdem类型或数据损坏而被剔除。
• 数据量：最终提取的Holdem牌局数据量为9,478,019局。

数据提取与浏览

• 提取步骤：
  • 从University of Alberta网站下载压缩文件，并使用python3 src/extract.py脚本提取数据至hands.json文件。
• 浏览工具：使用python3 src/browse.py脚本在控制台中浏览提取的牌局数据。

数据集使用环境设置

• 创建虚拟环境并安装必要依赖： bash python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Poker Hands Dataset的构建基于IRC Poker Database，该数据库由University of Alberta的Computer Poker Research Group维护。数据集的构建过程涉及从原始数据库中提取德州扑克（Hold'em）手牌数据，并剔除非德州扑克或数据损坏的记录。通过运行提取脚本，最终筛选出9,478,019手牌数据，这一过程耗时约9小时。

特点

该数据集的主要特点在于其专注于德州扑克手牌数据的提取与整理，确保了数据的纯净性和一致性。数据集规模庞大，包含近千万手牌记录，为研究者提供了丰富的分析素材。此外，数据集的构建过程中严格过滤了无效或损坏的记录，确保了数据的高质量。

使用方法

使用该数据集时，用户需先设置Python环境并安装相关依赖。通过下载并解压University of Alberta提供的压缩文件，用户可运行提取脚本生成`hands.json`文件。随后，用户可通过浏览脚本在控制台中查看提取的手牌数据。该数据集适用于德州扑克相关研究，如策略分析、机器学习模型训练等。

背景与挑战

背景概述

扑克牌手数据集（Poker Hands Dataset）由阿尔伯塔大学的计算机扑克研究组于2017年创建，旨在为扑克牌游戏的研究提供一个大规模的、结构化的数据资源。该数据集从IRC（互联网中继聊天）扑克数据库中提取，专注于德州扑克（Hold'em）手牌数据，涵盖了超过900万手牌的详细记录。这一数据集的构建不仅为扑克牌游戏的策略分析、机器学习模型的训练提供了丰富的素材，还为相关领域的研究者提供了一个标准化的数据平台，推动了人工智能在博弈论和决策科学中的应用。

当前挑战

尽管扑克牌手数据集提供了大量有价值的数据，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据提取过程中，由于原始数据库中包含了非德州扑克的手牌数据以及数据损坏的情况，超过95%的手牌数据被丢弃，导致数据筛选和清洗的复杂性增加。其次，数据集的规模庞大，提取和处理过程耗时较长，对计算资源和存储空间提出了较高的要求。此外，如何有效利用这些数据进行模型训练和策略优化，仍是一个亟待解决的研究难题，尤其是在处理高维数据和复杂决策场景时。

常用场景

经典使用场景

Poker Hands Dataset在扑克牌研究领域中，常被用于分析和预测德州扑克（Texas Hold'em）的游戏策略。通过该数据集，研究者可以深入探讨玩家在不同牌局中的决策模式，进而构建基于数据驱动的决策模型。此外，该数据集还广泛应用于机器学习领域，用于训练和验证扑克牌预测模型，特别是在对手行为分析和牌局结果预测方面。

实际应用

在实际应用中，Poker Hands Dataset被广泛用于开发和优化在线扑克平台的算法和策略。例如，在线扑克游戏平台可以利用该数据集训练智能代理，以提高游戏的公平性和玩家体验。此外，该数据集还被用于金融市场的风险管理和决策支持系统，帮助分析和预测市场参与者的行为模式，从而优化投资策略。

衍生相关工作

基于Poker Hands Dataset，研究者们开发了多种相关的经典工作，包括但不限于扑克牌策略优化算法、对手行为预测模型以及牌局结果分析工具。这些工作不仅在学术界引起了广泛关注，也在工业界得到了实际应用。例如，一些研究团队利用该数据集开发了高效的扑克牌游戏AI，这些AI在多项国际扑克牌比赛中取得了优异成绩，进一步验证了数据集的实用价值。