Characteristics and application of the method MARS
Thesis title: | Vlastnosti a využití metody MARS |
---|---|
Author: | Buchal, Matěj |
Thesis type: | Diplomová práce |
Supervisor: | Bašta, Milan |
Opponents: | Procházka, Jiří |
Thesis language: | Česky |
Abstract: | Diplomová práce je věnována metodě strojového učení zvané MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines). Cílem práce je nejprve představit tuto metodu, fungování jejího algoritmu, podobu a způsob vytváření modelu a jeho odhad. Následně jsou v práci s využitím Monte Carlo simulací zkoumány vlastnosti odhadů modelů získaných pomocí této metody a část z nich je porovnána s vlastnostmi odhadů modelů získaných pomocí lineární regrese. V poslední části práce je pak demonstrováno použití metody MARS na reálném datovém souboru. |
Keywords: | MARS; regresní spliny; strojové účení; stromové metody; regresní funkce; metoda nejmenších čtverců; simulace |
Thesis title: | Characteristics and application of the method MARS |
---|---|
Author: | Buchal, Matěj |
Thesis type: | Diploma thesis |
Supervisor: | Bašta, Milan |
Opponents: | Procházka, Jiří |
Thesis language: | Česky |
Abstract: | This thesis is based on the machine learning method called MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines). The object of this thesis is to introduce this method and algorithm, explain how the respective model is constructed and estimated. Following this, the characteristics of these estimators are inspected by Monte Carlo simulations and some of them are compared with the characteristics of estimators obtained from linear regression. The final aspect of this thesis contains a demonstration of the method on a real dataset. |
Keywords: | MARS; regression splines; machine learning; tree methods; regression function; least squares method; simulations |
Information about study
Study programme: | Kvantitativní metody v ekonomice/Statistika |
---|---|
Type of study programme: | Magisterský studijní program |
Assigned degree: | Ing. |
Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
Department: | Department of Statistics and Probability |
Information on submission and defense
Date of assignment: | 2. 2. 2018 |
---|---|
Date of submission: | 29. 11. 2018 |
Date of defense: | 30. 1. 2019 |
Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/64645/podrobnosti |