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赌博问题危害众多，为探究彩票忠诚计划数据能否识别赌博问题个体，研究人员开展以随机森林算法（RF）预测问题赌博的研究。结果显示该算法总体表现尚可但敏感性差，表明彩票忠诚计划是预防赌博问题的良好场所。这为后续研究提供方向。
在生活中，赌博现象并不少见。在美国，超过 75% 的成年人在过去一年参与过赌博。然而，赌博虽然普遍，但赌博障碍或问题赌博的患病率相对较低，不过，一旦出现问题，危害却不容小觑。那些有赌博问题的人，可能会遭受情感和精神困扰、面临财务破产、引发家庭冲突，还可能出现健康问题，甚至导致工作和学习受影响，更严重的还会涉及犯罪行为。
彩票赌博作为一种常见的赌博形式，在全球都很受欢迎。但它与赌博问题的关系却很复杂。传统彩票和刮刮乐等 “快玩” 彩票有所不同，刮刮乐能立即获得奖励，可能比传统彩票更易引发赌博问题。而且，彩票赌博的风险还和个人整体赌博习惯以及其他风险因素有关，不同人群参与彩票赌博的风险也存在差异。
目前，虽然有筛查项目试图识别有赌博问题的人，但认可度并不高，同时赌博带来的经济危害却广泛存在。在此背景下，利用机器学习进行预测建模，为识别赌博问题个体带来了新的希望。彩票忠诚计划收集了大量玩家数据，若能借助机器学习挖掘其中价值，对预防赌博问题意义重大。于是，来自国外的研究人员开展了相关研究，该研究成果发表在《Addictive Behaviors》上。
研究人员利用美国某州彩票管理机构提供的彩票忠诚计划数据，结合对参与者的调查数据进行分析。在数据处理过程中，运用了数据清洗、合成少数类过采样技术（SMOTE）等手段，采用随机森林（RF）算法构建预测模型，并通过十折交叉验证对模型进行调优，以 F1 分数等指标评估模型性能。
研究结果如下：
- 样本信息：在 5903 名参与者中，809 人（14%）的赌博问题严重程度指数（Problem Gambling Severity Index，PGSI）评分达到 5 分及以上，这一比例远高于普通人群。而且高风险彩票玩家在年龄、种族、教育、收入和婚姻状况等方面与低风险玩家存在显著差异。从彩票相关数据来看，高风险玩家上传的即开型彩票数量更多、花费金额更高，在一些指标上与低风险玩家也有明显不同。
- RF 分析：基于 F1 分数，研究人员选定了每棵树使用 6 个特征的 RF 模型，该模型中有 10000 棵树。结果显示，模型整体准确率为 0.87，平衡准确率为 0.67，但敏感性较低，仅为 0.39，这意味着模型难以准确识别真正有赌博问题的个体；不过，模型在特异性方面表现良好，达到 0.94 ，F1 分数为 0.44，整体预测价值一般。
- 变量重要性分析：研究发现，对预测最重要的变量并非与彩票玩法直接相关，而是其他赌博活动的频率以及人口统计学变量。即开型彩票的玩法对预测赌博风险有一定重要性，且有赌博问题的人平均年龄比无问题的人小 8 岁，低收入人群更易出现赌博问题。
研究结论和讨论部分指出，彩票忠诚计划参与者中 14% 处于中度或更高风险水平，远高于相关荟萃分析的估计值，这表明忠诚计划可能与赌博危害有关。RF 模型虽性能与其他研究相当，但敏感性差，整体表现一般。该研究存在一些局限性，如数据依赖玩家上传、部分参与者数据不足、响应率低、存在较多异常值等。不过，研究仍有一定意义，它显示出在彩票玩家中检测赌博问题的潜力，彩票忠诚计划可作为预防赌博问题的重要场所。后续研究应聚焦于完善风险评估模型，综合考量干预措施的利弊，即使在缺乏精确预测模型的情况下，也应积极探索有效的预防策略。
