Porovnání Klasifikačních Metod Strojového Učení Pomocí Monte Carlo Simulací - Tomsa, Kryštof; Konopásek, Martin; Formánek, Tomáš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Ačkoliv jsou srovnání klasifikačních metod v odborné literatuře poměrně častá, často mají omezený pohled, ať už z hlediska vybraných metod, metrik nebo datových souborů. Tato práce se snaží vydat nekonvenčním směrem využitím simulační studie s Monte Carlo simulacemi. Je vytvořeno celkem osm scénářů pro generování datových souborů s různým nastavením počtu pozorování. Pro každé nastavení je vytvořeno 500 datových souborů. Nejprve jsou vyhodnoceny odhady logistické regrese z hlediska zkreslení a nekonzistentnosti a následně je logistická regrese porovnána s XGBoost, náhodnými lesy, umělými neuronovými sítěmi a logistickou regresí s weight of evidence transformací prediktorů pomocí 7 zvolených metrik. Z výsledků vyplývá, že ke zkreslení odhadů koeficientů dochází za přítomnosti definované časové závislosti, normální distribuce šumu, endogenity a nelinearity, přičemž velké zkreslení je pozorováno v malých datových souborech. Pokud jde o porovnání modelů, tak největší rozdíly v prediktivní síle modelů jsou způsobeny inkluzí (ne)linearity v procesu generování dat a velikostí vygenerovaného datového souboru. Pro malé datové soubory a pro velké soubory za přítomnosti linearity vychází z výsledků nejlépe logistická regrese, v ostatních případech jsou to většinou umělé neuronové sítě.
Vedoucí práce: Martin Konopásek
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2026
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2026
Způsob přístupu: Internet
Keywords: data analytics [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses