Porovnání statistických metod pro binární klasifikaci
Autor(ka) práce:
Myslilová, Veronika
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Danko, Jakub
Oponenti práce:
Horníček, Jaroslav
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Tato diplomová práce se věnuje představení a vzájemnému porovnání vybraných metod binární klasifikace z hlediska uživatelské náročnosti, kvality klasifikace, výpočetní náročnosti, omezení, předpokladů a interpretovatelnosti. Nejprve jsou teoreticky popsány jednotlivé metody a představeny čtyři zvolené datasety. Poté jsou metody aplikovány na data a analyzovány výsledky klasifikace. V závěru jsou metody porovnány podle stanovených kritérií a jsou formulována doporučení vhodných metod pro různé typy uživatelů.
Comparison of statistical methods for binary classification
Autor(ka) práce:
Myslilová, Veronika
Typ práce:
Diploma thesis
Vedoucí práce:
Danko, Jakub
Oponenti práce:
Horníček, Jaroslav
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This thesis focuses on the introduction and comparison of selected binary classification methods in terms of user complexity, classification quality, computational demands, limitations, assumptions and interpretability. First, the different methods are theoretically described and the four selected datasets are introduced. Then, the methods are applied to the data and the classification results are analyzed. Finally, the methods are compared according to the established criteria and recommendations for appropriate methods for different types of users are formulated.
Klíčová slova:
linear discriminant analysis; CHAID; C5.0; boosting; bagging; random forest; binary classification; logistic regression; decision trees; CART; multilayer perceptron