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浪漫吸引力复杂且难以量化。因此，这些科学家转向机器学习，以了解电脑是否能做得更好。他们要求参与者填写一份问卷，其中包含“超过100项关于先前研究人员认为与配偶选择相关的特征和偏好的自我报告测量结果”，并利用这些数据训练电脑模型。然后，他们让参与者进行4分钟的速配，并让模型预测潜在的伴侣。结果如何？虽然电脑通常可以判断哪些人可能在约会界更受欢迎，但它们在猜测潜在的浪漫伴侣方面却表现得很糟糕。也许下次，他们需要编程加入更多的 je ne sais quoi。浪漫欲望可预测吗？机器学习应用于初始浪漫吸引力。 “配对公司和关于亲密关系的理论观点表明，初始吸引力在某种程度上是两个人自我报告的特征和偏好的产物。我们使用机器学习来测试这些测量结果在多大程度上能够预测人们对其他人的浪漫欲望的总体趋势（行动者方差）以及被他人渴望的趋势（伴侣方差），以及在行动者和伴侣方差之上，人们对特定伴侣的欲望（关系方差）。在两项速配研究中，未婚的个人完成了超过100项关于先前研究人员认为与配偶选择相关的特征和偏好的自我报告测量结果。每个参与者与速配活动中出席的异性参与者进行了4分钟的速配。随机森林模型预测了4%到18%的行动者方差和7%到27%的伴侣方差；但至关重要的是，它们无法使用任何组合的特征和偏好来预测关系方差。这些结果表明，人类配偶的兼容性元素在两人相遇之前难以预测。” 相关内容：面部吸引力由童年时父母的收入预测。人们会被与自己政治信仰相似的人的体味所吸引。男性对女性身体的吸引力会随着季节变化。
