パチスロの5号機における
設定判別アプリケーション
04k1124
田村 大吾
はじめに
パチスロとは大衆の一般的娯楽でありギャン
ブル
 完全確率抽選により毎ゲームボーナスを抽
選
 設定が主に6段階あり高いほどペイアウト(機
械割り)が高い
 設定によりボーナス確率に差がある

マイアプローチ
設定を見抜くために確率論を用いた判別を行
う
 台を選ぶにあたって帰納学習を用いた予測を
行う
 予測の正答率を加味した判別を行う

設定判別

試行定理を用いる
P(x) = n C x * p ^x * (1-p) ^n-x
n C x = n ! / x ! (n-x) !
n ! は n の階乗
設定ごとにそれぞれ計算する
→それらをすべて足し、そのトータルで割ること
でどの設定に近いかを比で表す

設定予測
店がどこに設定をいれてくるかを過去のデー
タから予測
→予測の方法として帰納学習を用いて決定木
を生成しそれをもとに予測する

決定木
決定木の生成は過去のデータの訓練例を与
え学習アルゴリズムに決定木を生成させる
→今回はID3アルゴリズムを用いた

システムと実装
システムの流れ
予測された結果の
正答率を判別に加味
する

設定予測
島の予測をする
データをyes/no形式
で入力していく
→予測結果がでる

台の予測
島と同様にデータを
入力していく
→予測結果がでる

設定判別
試行データから判別
予測された台を実際に
打ち、設定判別をする
→一定の試行回数毎に
繰り返し判別を行う

判別結果

従来のものとの比較(予測の正答率70%)
予測結果
島の正答率
台の正答率
Highの正答率が悪い
→低設定を多く回してしまう
今後の課題
決定木の生成の見直し
 携帯電話で使えるなどの便利性

ダウンロード

04k1124 田村