02999ntm a22005657i 4500 000716646 CZ-PrVSE 20240824093620.0 m d cr n|||||||||| 240824s2024 xr fsbm 000 0 eng d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Barlas, Can ISIS:165336 dis Predikce kódů NACE na základě strojového učení a automatizovaného zpracování eng Prediction of NACE codes based on Machine Learning and Automated Processing / Can Barlas 2024 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Kristýna Vltavská Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2024 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2024 This study aims to predict businesses' NACE codes from textual data using a machine learning algorithm developed based on Nature Language Processing. The data used in the study is derived from textual information from various businesses. The dataset was prepared using preprocessing techniques and trained and tested with Naive Bayes, Random Forest, Support Vector Machines. The performance of the models were evaluated using accuracy and other metrics. The results show that the Random Forest algorithm is slightly more accurate and has better overall performance in terms of precision, recall, and F1-scores across more categories. The findings of this study will contribute to businesses by improving their sectoral classifications, allowing them to make more efficient and accurate decisions. Způsob přístupu: Internet official statistics [obor dipl. práce] diplomové práce fd132022 czenas master's theses eczenas Machine-Learning, Performance evaluation NACE code Naïve Bayes Support Vector Machine Random Forest text classification Sectoral classification Vltavská, Kristýna xx0110108 ths Musil, Petr ISIS:13630 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/88099/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/88099 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/88099/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/88099/posudek/oponent/83919 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/88099/priloha/29418 Přiloha k práci https://insis.vse.cz/zp/88099/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse88099 240822 88099