博弈游戏行为与收益数据集GameBehaviorandPayoutDataset-kirderf
数据来源：互联网公开数据
标签：博弈论, 强化学习, 行为分析, 收益预测, 机器智能, 游戏数据, 数据建模, 策略评估
数据概述：
该数据集包含来自博弈游戏的匿名玩家行为数据，记录了玩家在游戏中的行动与获得的收益情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为游戏某一阶段的静态数据快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的游戏玩家。
数据维度：数据集包括以下字段：
round_num：游戏轮数；
machine_id：游戏机器的唯一标识符；
agent_id：玩家的唯一标识符；
n_pulls_self：玩家自己采取的行动次数；
n_success_self：玩家自己行动成功的次数；
n_pulls_opp：对手采取的行动次数；
payout：玩家获得的收益。
数据格式：CSV格式，文件名为training_data.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：数据来源于游戏平台或相关研究机构，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于研究玩家行为模式、收益预测和策略优化等。
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、强化学习和行为经济学等领域的学术研究，如玩家行为建模、策略评估、收益预测等。
行业应用：可以为游戏开发商提供数据支持，用于分析玩家行为、优化游戏机制、提升用户体验。
决策支持：支持游戏设计和市场策略的制定，帮助提升游戏盈利能力和用户留存率。
教育和培训：作为博弈论、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解游戏机制和玩家行为。
此数据集特别适合用于探索玩家行为与收益之间的关系，构建预测模型，优化游戏策略，提升游戏设计的科学性。
