論文の概要: Explainable Muti-Label Classification of MBTI Types

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02349v1
• Date: Thu, 2 May 2024 19:06:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 20:29:40.610775
• Title: Explainable Muti-Label Classification of MBTI Types
• Title（参考訳）: MBTI型マルチラベル分類
• Authors: Siana Kong, Marina Sokolova,
• Abstract要約: 説明可能な人工知能(XAI)アプローチを使用して、プロセスと結果の透明性と理解性を強調します。 オブザーバ(S)特性を持つクラスが除外された場合,Multinomial Naive Bayes と k-Nearest Neighbour がより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27624021966289597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we aim to identify the most effective machine learning model for accurately classifying Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) types from Reddit posts and a Kaggle data set. We apply multi-label classification using the Binary Relevance method. We use Explainable Artificial Intelligence (XAI) approach to highlight the transparency and understandability of the process and result. To achieve this, we experiment with glass-box learning models, i.e. models designed for simplicity, transparency, and interpretability. We selected k-Nearest Neighbour, Multinomial Naive Bayes, and Logistic Regression for the glass-box models. We show that Multinomial Naive Bayes and k-Nearest Neighbour perform better if classes with Observer (S) traits are excluded, whereas Logistic Regression obtains its best results when all classes have > 550 entries.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、Reddit投稿とKaggleデータセットからMyers-Briggs Type Indicator(MBTI)タイプを正確に分類するための最も効果的な機械学習モデルを特定することを目的とする。 Binary Relevance 法によるマルチラベル分類を適用した。 説明可能な人工知能(XAI)アプローチを使用して、プロセスと結果の透明性と理解性を強調します。 これを実現するために,ガラス箱学習モデル,すなわち,シンプルさ,透明性,解釈可能性のために設計されたモデルを用いて実験を行った。 ガラス箱モデルに対して, k-Nearest Neighbour, Multinomial Naive Bayes, Logistic Regressionを選択した。 我々は, オブザーバ(S)特性を持つクラスが除外された場合, マルチノミアル・ネイブベイズとk-Nearest Neighbourがより優れていることを示す。

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