通过无监督学习方法解读赌徒的可解释行为特征群

《Acta Psychologica》：Interpretable behavioral clusters of gamblers through unsupervised learning

　　

Mana Azizsoltani|Ismael Gomez-Talal|José Luis Rojo Alvarez|Kasra Ghaharian

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  使用UMAP和DBSCAN对EGM玩家的行为进行分类。
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  网格搜索优化方法能够获得较高的内部聚类有效性。
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  四个可解释的聚类揭示了不同的赌博模式。
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  随机森林算法能够识别每个聚类的关键行为特征。
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  该方法支持个性化的负责任赌博干预措施。