Hodnocení klasifikačních metod na nevyvážených datových souborech - Šimůnek, Jan; Tomanová, Petra; Vávra, Vojtěch; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2024)
Tato diplomová práce se zaměřuje na analýzu výkonnosti různých klasifikačních metod při práci s nevyváženými datovými soubory. Zkoumá vliv technik vyvážení dat, jako jsou SMOTE, undersampling a oversampling, na výkonnost klasifikačních modelů. Hlavním cílem je zjistit, zda tyto techniky skutečně zlepšují predikční schopnosti klasifikačních modelů. Studie se soustředí na tři konkrétní klasifikační metody: logistickou regresi, Random Forest a Hellinger Distance Decision Tree (HDDT), a sleduje, na jakých datech jsou nejúčinnější. Dále se analyzuje využití Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) a stanovení prahu pomocí kvantilu jako metod pro hodnocení modelů.
Vedoucí práce: Petra Tomanová
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: ekonometrie a operační výzkum [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses