Použití bayesovské sítě jako nástroje pro "dolování" znalostí - Helebrand, František (2024)
Diplomová práce se zaměřuje na využití bayesovských sítí při modelování kre-ditního rizika v bankovním sektoru, kde hraje klíčovou roli jak predikční přes-nost, tak interpretovatelnost modelů. Bayesovské sítě, založené na Bayesově větě a podmíněných pravděpodobnostech, umožňují efektivní modelování vztahů mezi proměnnými a poskytují dobře interpretovatelné výstupy, což je zásadní v regulovaném prostředí. Práce srovnává predikční schopnosti bay-esovských sítí s logistickou regresí a naivním Bayesovým klasifikátorem, při-čemž hodnocení je provedeno pomocí metrik jako je přesnost a AUC. Důraz je kladen na porovnání bayesovských sítí s klasickými metodami při hodnocení pravděpodobnosti selhání. Praktická část práce zahrnuje návrh a implementaci modelu, který pomáhá manažerům identifikovat klienty s vysokým rizikem ne-splácení, a porovnává jeho výsledky s výsledky standardních modelů. Výsledky ukazují, že bayesovské sítě představují atraktivní alternativu s výhodami kom-binace predikční přesnosti a interpretovatelnosti. Součástí této práce je také systém pro podporu rozhodování při hodnocení kreditního rizika klientů.