В МТУСИ научились предсказывать готовность студентов к участию в научных конференциях. По мнению исследователей, это можно делать с помощью модели машинного обучения, основанной на логистической регрессии.

Из 155 первокурсников модель выделила 10 человек, которые с высокой вероятностью проявят интерес к научным мероприятиям. Ученые оценивают точность предсказания в 93%.

Для исследования было проведено анкетирование среди первокурсников и четверокурсников МТУСИ. Им задали вопросы об опыте участия в научных конференциях во время обучения в школе и университете, о мотивации, интересующих тематиках, сдерживающих факторах, об отношении к публичным выступлениям.

Ответы были преобразованы в числа с помощью Target Encoder. Этот метод учитывает связь между ответом и целевой переменной — участием в конференциях. Для предсказания готовности студентов к участию в конференциях использовалась модель логистической регрессии из библиотеки scikit-learn.

«Логистическая регрессия, используемая в данном контексте, основывается на принципах линейной классификации. Она представляет собой метод, при котором проводится взвешенная комбинация входных признаков с последующим применением логистической функции к этой комбинации. Этот подход позволяет получить вероятность принадлежности объекта к одному из двух классов», — рассказал кандидат физико-математических наук Алексей Осипов.