染め手読み精度検証パート２

現行のベイジアン風染め手読みアルゴリズムは染め手らしさを0～1の間の値で返すようにしている。

予測値を0.1間隔で区切って、実際の染め手の確率と比較するグラフを作ってみた。

これを見る限りだと、結構良い感じ。
各要素を無理やり独立とみなして、ベイジアンフィルタ風のアルゴリズムで役読みをする基本方針は、妥当であるように思える。

それぞれの予測値を出した回数は以下のグラフ

非完全情報な麻雀では染め手か染め手じゃないのかが白黒はっきりと判断つかないケースも当然あるので、確率で予測するしかない。ただ、見えている情報をできるだけ詳しく分析することで、あいまいな予測値ではなくて、可能な限り、白黒つけやすい評価値、すなわち、上のグラフで両サイドの棒をより高く、真ん中付近がより低くなるような、アルゴリズムを作ることは出来るのではないかと思う。

なお、今判定に使っている要素は実は３つだけ。
(1)フーローした面子種別とフーロー順序
(2)河の３順目までに捨てられている３から７の数牌の枚数
(3)河の６順目までに捨てられている字牌と染め手対象となる色の数牌の枚数

この要素を増やすことで、より精度が高くて、白黒はっきりした評価値が出せるのではないかと思っている。

観察している範囲だと、(3)の字牌については、初牌か合わせ打ちかで条件を分けてみるとよさそうな気がしている。

また、前半ではなく後半の捨てパイの傾向からも予測が付くと思う。
以下の要素を加えてみる予定。
(4)２鳴き後の手出し字牌、
(5)２鳴き後->染め手対象の数牌手出し後の手出し牌の種別
(6)手出しターツ、対子落とし

他になにか、いい要素が思いつけば随時加えるけど、今思いつくものは無い。

出来ればこういった要素をヒューリスティックにリストするのではなくて、機械的に求められると、格好良くて、しかも楽なんだけどな。