Показатель уникального информационного прироста (unique information gain, UIG) – это метрика, используемая в информационной теории для измерения важности переменных или атрибутов при принятии решений в задачах классификации.
UIG основан на понятии “информационного прироста”, который является мерой различия между начальной энтропией (неопределенностью) и энтропией после разделения данных на основе конкретной переменной или атрибута. Цель состоит в том, чтобы найти переменные, которые максимально снижают энтропию, то есть наиболее информативные или предсказательные переменные.
Оценка UIG позволяет изучать различный контент и источники информации, чтобы определить, какой из них может предоставить пользователю больше информации.
В этом контексте показатель прироста уникальной информации — это показатель для расчета количества уникальной информации в контенте в сравнении с конкурентными источниками.. Недостаточно, чтобы контент был оригинальным. Контент должен не только содержать ответы, отсутствующие у конкурентов, но и быть максимально лаконичным при высокой информационной насыщенности.
Поисковая система может рассчитать показатель UIG на основе контекстных намерений поиска и предпочтений пользователей, а также различий, основанных на содержании. Кроме того, для вычисления UIG могут использоваться средства машинного обучения с использованием семантического представления слов и векторов признаков.
Основные шаги для вычисления UIG
Вычисление начальной энтропии. Сначала вычисляется энтропия исходного набора данных, которая представляет степень неопределенности или разнородности классов. Это можно сделать, используя различные методы, например, формулу Шеннона.
Разделение данных. Для каждого атрибута или переменной рассматривается возможное разделение данных. Вычисляется энтропия после разделения данных на основе этой переменной.
Вычисление информационного прироста. Информационный прирост для каждого атрибута вычисляется как разница между начальной энтропией и энтропией после разделения данных. Чем больше разница, тем лучше атрибут предсказывает целевую переменную.
Выбор переменной с наибольшим UIG. Из списка всех атрибутов выбирается тот, у которого наиболее высок показатель уникального информационного прироста, и считается, что он имеет наибольшую предсказательную силу для классификации.
Показатель UIG часто используется в методах машинного обучения, таких как решающие деревья и их варианты, для выбора наиболее важных переменных при построении моделей классификации. Он помогает определить, какие переменные наилучшим образом разделяют классы и дают наиболее ценную информацию для принятия решений.
