本研究使用低收入和低中等收入家庭的数据集，采用多项式逻辑模型和机器学习分类器，解释了决策行为。研究结果表明，随机森林模型具有最佳准确性，旅行成本增加会降低公交出行概率，旅行时间减少会增加对地铁的偏好。这项研究扩展了机器学习技术在模式选择分析中的应用。