Анализ личностных черт на основе модели DISC с использованием методов машинного обучения

Анализ поведения человека в социальных сетях с соблюдением конфиденциальности и прав человека позволяет получить информацию о его личностных чертах и рассматривается на сегодняшний день как актуальная задача. В таких сферах как маркетинг, профессиональная подготовка, образование, управление человеческими ресурсами и политика найма в компаниях, знание о личностных чертах оказывается прибыльным и важным в случаях принятия решений и ориентации на бизнес. Статья посвящена анализу производительности методов машинного обучения в задаче идентификации личностных черт на основе психологической модели DISC и созданного с нуля набора данных небольшого размера. Хотя созданный набор данных был относительно небольшого размера, используемые методы машинного обучения показали обнадеживающие и убедительные результаты. Результаты, полученные всеми классификаторами по всем чертам личности, были улучшены с применением оптимизации гиперпараметров, что позволило увеличить производительность классификатора XGBoost до 70,45% по метрике accuracy в тестовых наборах.