Zastosowanie regresji logistycznej w ocenie jakości informacji na przykładzie Wikipedii

Wykorzystanie regresji logistycznej w ocenie jakości danych może mieć szczególne znaczenie w dobie big data, gdzie mamy do czynienia z wieloma zmiennymi opisującymi dane zjawiska lub zachowania. Obliczenie rzeczywistej wartości informacji pozwala na wyeliminowanie tych zmiennych, które niewiele „wnoszą” do opisywanego zjawiska. Dzięki temu możliwa jest redukcja szumu informacyjnego i jednocześnie skupienie się na tych zmiennych, które najlepiej charakteryzują interesujące nas zjawisko, co także może przyczynić się do podejmowania właściwych decyzji. Wysoka jakość zmiennych sprzyja również budowaniu modeli prognostycznych, które pozwalają przewidzieć, jak konkretne dane będą wpływały na kształtowanie się zjawiska. W artykule zaprezentowano wykorzystanie regresji logistycznej w ocenie zmiennych opisujących jakość artykułów umieszczanych w Wikipedii w wersji angielskiej. Dokonano klasyfikacji zmiennych ze względu na uzyskany wskaźnik wartości informacyjnej (IV – Information Value) oraz dokonano oceny zdolności predykcyjnych. Przeprowadzone badanie może stanowić punkt wyjścia do porównania wyników z różnych wersji językowych Wikipedii.

Publikacja dostępna jest w następujących serwisach:

Dodaj komentarz

  

  

  

Polski
English
Русский