Porovnání modelů strojového učení - Gorovik, Mariya; Bašta, Milan; Habarta, Filip; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (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.
Vedoucí práce: Milan Bašta
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2021
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2021
Způsob přístupu: Internet
Keywords: statistika [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses