Welche bet sizes machen hier Sinn? Wie würdet ihr den tree konstruieren?
Welche Anzahl an vordefinierten Flops für eine Datenbank zum Trainieren ist eurer Erfahrung nach der beste trade off zwischen Genauigkeit und Rechenaufwand/Speicherplatz.
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Hey Hirundo.
Die Anzahl und Größe der relevanten bet sizings hängen von den Ranges und dem Flop selber ab. Um demnach keine signifikanten Informationsverluste
im Spot zu erlangen, würde ich ein bet subset empfehlen, dass alle bet sizings abdeckt.
Mit einem 25/40/80 für F/T/R bekommst Du nach meiner Erfahrung schon ganz gute Ergebnisse.
hf
edit:
flop subset ist zumindest bei meinenscripts:
3s3dKs:1.09
7s7d6s:1.39
QsQd7s:1.69
2d3sAs:1.66
2s4d8c:1.54
2s5dQc:1.13
2s6dQc:1.25
2d9sKs:1.86
2sQsKd:2.01
3s5d8c:1.78
3sTdJc:1.59
3sJsAd:2.06
4s6sJd:2.39
4s9dTc:1.5
4sTsJd:0.39
4dTsKs:1.55
5s6dTc:1.79
5s6dAc:0.91
5d7s9s:1.55
5s9sKd:0.95
7d8sTs:1.33
7d8sJs:1.29
7sQsAs:1.98
7sKsAd:0.95
8s9dAc:2.04
kannst das in ner txt.datei in solver pasten einfach. das sind die 25 most representitive flops.
bei pio sind die flop subsets von 5-487 hier hinterlegt:
C:\PioSOLVER\preflop_subsets