Analýza reálnych dát s cieľom predikcie nehôd v cestnej doprave - Szücs, Juraj (2021)
Cieľom tejto práce bolo vytvorenie predikčných modelov závažnosti nehôd pre Českú republiku a Veľkú Britániu. Sekundárnym cieľom bolo porovnanie modelov a zistenie ich spoločných a rozdielnych charakteristík. Práca je rozdelená na 2 časti, a to teoretickú a praktickú. V teoretickej časti bol predstavená oblasť dolovania znalostí a úlohy, ktoré pod ňu patria a ktoré sa snaží riešiť. Ďalej bola predstavená metodika dolovania znalostí CRISP-DM a jej jednotlivé fázy. Ako posledné boli predstavené metódy a techniky, ktoré sú vhodné pre úlohu predikcie a ich detailnejší pocit a princípy, na ktorých sú založené. V praktickej časti bola riešená reálna úloha podľa metodiky CRISP-DM. Boli rozpísané všetky fázy a činnosti, ktoré sa vykonali, od porozumenia problematike až po využitie výsledkov. Úloha bola riešená v nástroji Rapidminer. Vo fáze modelovania boli zvolené 4 modelovacie techniky a následne bolo vytvorených 8 modelov, 4 pre každú krajinu. Z týchto modelov boli vybrané 2 najlepšie, 1 pre každú krajinu. Ako najlepšie sa v prípade britských dát ukázal model rozhodovacieho stromu. V prípade českých dát sa ukázali ako najlepšie modely neurónovej siete a logistickej regresie, ktoré však boli až príliš dobré. Pravdepodobne pri týchto modeloch došlo k preučeniu a preto sa ako vhodnejší model pre predikciu závažnosti nehody v Českej republike javí model naivného Bayesovského klasifikátoru. V prípade britských dát sa ukázal ako najlepší model rozhodovacieho stromu. Modely boli následne porovnané a boli zistené spoločné a rozdielne charakteristiky. V poslednej fáze bolo navrhnuté využitie výsledkov v praxi vo forme doporučení.