Porovnání modelů strojového učení - Gorovik, Mariya (2021)
Diplomová práce je zaměřena na porovnání metod strojového učení pro úlohu regrese. Mezi uvažované metody patří: lineární regrese, shrinkage metrody (lasso a hřebenová regrese), stromové metody (regresní strom, náhodný les a bagging). Cílem této práce je zkoumat efektivitu a výjimečnost každé metody a jejich srovnání na základě snadnosti interpretace modelů, kvality předpovědi, výpočetní a časové náročnosti. V diplomové práci jsou diskutovány vlastnosti a omezení každé metody, stabilita modelů v přítomnosti multikolinearity, odlehlých pozorování a nadbytečných informací. Výsledky modelů jsou podporovány vizualizacemi, které tyto metody umožňují. Veškeré modely jsou postaveny na reálných datech převzatých z otevřeného repozitáře UC Irvine Machine Learning Repository. Práce je zaměřena na sestavení kompletního průvodce popisujícího konstrukci modelů, analýzu výhod a nevýhod uvažovaných metod a analýzu chování metod v situacích, které ovlivňují kvalitu modelů.