扑克牌对局胜负预测数据集PokerCardGameOutcomePrediction-mrwhoru
数据来源：互联网公开数据
标签：扑克牌, 数据分析, 机器学习, 胜负预测, 概率统计, 博弈论, 建模, 特征工程
数据概述：
该数据集包含扑克牌对局的数据，记录了多轮扑克牌对局的相关信息，旨在用于分析和预测对局结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，为纯粹的扑克牌对局数据。
数据维度：数据包含多项特征，描述了每轮对局的详细信息，包括：
ID：对局唯一标识符。
Money：玩家拥有的资金量。
C1-C4：牌面特征，可能代表牌的花色或点数。
W：赢家标识符。
L：输家标识符。
TWR：总胜率。
WR：胜率。
BET：下注金额。
ID1-ID3：参与对局的玩家标识符，以及对应的Money，C11-C43，W1-W3，L1-L3，TWR1-TWR3，WR1-WR3，BET1-BET3等特征，分别代表不同玩家的牌面信息和胜负相关数据。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的扑克牌对局记录，已进行匿名化处理，以保护玩家隐私。
该数据集适合用于扑克牌对局胜负预测、概率分析和策略研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于博弈论、概率统计和机器学习等领域的学术研究，如扑克牌胜负预测模型的构建、不同策略的对比分析等。
行业应用：可以为扑克游戏开发商、博彩公司等提供数据支持，用于优化游戏规则、设计智能对战系统、进行风险评估等。
决策支持：支持扑克玩家的决策制定，帮助玩家分析牌局，制定更优的下注策略。
教育和培训：作为概率论、统计学和机器学习课程的实训数据，帮助学生理解数据分析在博弈论中的应用。
此数据集特别适合用于构建扑克牌胜负预测模型，评估不同策略的胜率，并深入分析扑克牌对局中的规律和趋势，从而提升对局的胜算。
