基于多模型堆叠与特征提取的二打一叫牌算法研究

摘要

针对现有二打一叫牌决策研究中分类粒度低的问题，提出了一种基于多模型堆叠与关键特征提取的叫牌模型训练方案。具体来说，设计了手牌特征构建方法，即由手牌向量、牌型特征、手牌工整度、最小出牌步数以及组合丰富度共同构成玩家手牌特征；在此基础上，提出了使用堆叠法融合4类基模型的决策结果，并训练二层模型CatBoost给出最终决策。实验结果表明：相较于仅使用手牌向量特征，该特征构建方式可显著提升模型性能。经过堆叠法融合多模型决策后，二层模型准确率进一步提升，最终在测试集上达到84.385 4%的精准度。所提方法可为其他牌类游戏的叫牌博弈决策提供参考。

关键词

二打一 / 叫牌算法 / 计算机博弈 / 集成学习