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Computational Personality Assessment: A Data- Driven Machine Learning Approach Using Engineered Behavioral Features
यह शोध पत्र एक डेटा-संचालित मशीन लर्निंग पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो तीन मिश्रित व्यवहार संबंधी विशेषताओं (composite behavioral features) को इंजीनियर करके और 13 एल्गोरिदम का मूल्यांकन करके अंतर्मुखी-बहिर्मुखी वर्गीकरण की सटीकता को 91.90% तक महत्वपूर्ण रूप से सुधारता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक सांख्यिकीय रूप से सुदृढ़ ढांचे के भीतर के-नियरेस्ट नेबर्स (K-Nearest Neighbors) का प्रदर्शन सर्वश्रेष्ठ है।