CatBoost y Regresión Logística como enfoques de aprendizaje automático en el Matchmaking y la Disponibilidad Percibida - Pincay-Ponce, Jorge Iván; Martínez, María Roxana; Delgado-Muentes, Wilian Richart; Figueroa-Suárez, Juan Alberto (Revista Científica de Informática ENCRIPTAR - ISSN: 2737-6389., 2024)
El presente trabajo tiene como objetivo rediseñar el análisis del conjunto de datos “Speed Dating”, que fue parte de la investigación titulada “Gender Differences in Mate Selection: Evidence from a Speed Dating Experiment” presentada por Raymond Fisman, Sheena Iyengar, Emir Kamenica y Itamar Simonson, en el The Quarterly Journal of Economics, la más antigua revista de economía en idioma inglés, en 2006. Con base en la teoría de la "disponibilidad percibida" que indica que las personas son más propensas a considerar atractivas a aquellas que parecen más alcanzables o interesadas en ellas, se ha empleado regresiones logísticas y el método de ensemble CatBoost, para generar con ellos un trabajo conjunto y descubrir patrones aparentemente influyentes en la decisión de personas del sexo opuesto sobre llevar una eventual relación de pareja a partir de un experimento social de citas rápidas de cuatro minutos. Se encontró que en general, los compañeros y compañeras de las parejas privilegian en el orden de más a menos lo siguiente en sus parejas: atractivo, probabilidad de compatibilidad, intereses comunes, divertido o divertida, ambición, satisfacción con conocidos (indicativo de asocialidad), intereses de TV, sinceridad, edad de la pareja. Estos resultados reportan una exactitud superior al 80% con Regresión Logística y 88% con el método de ensamble CatBoost. La herramienta utilizada en la elaboración del modelo fue Orange Data Mining 3.37.