研究人员报道说，给电脑模型增设后悔因素之后，电脑可以更为准确地预测人类所作出的决定 。本研究的基本假设是，每个人在策略性博弈中都会回顾以往那些他们自认为最好的行动步骤（在知道其他人的行动步骤是怎样的时候），从而修正其下一步行为 。Davide Marchiori与 Massimo Warglien对基于生物性神经网络的数学模型究竟能多么准确地预测在多种经济博弈中参与者的行动意向进行了调查 。他们发现，如果引进一个后悔近似值的话，这些模型可以比常规经济学习理论更准确地预测人们的行为 。
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