Comparison of statistical methods for binary classification

Thesis title: Porovnání statistických metod pro binární klasifikaci
Author: Myslilová, Veronika
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Danko, Jakub
Opponents: Horníček, Jaroslav
Thesis language: Česky
Abstract:
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.
Keywords: lineární diskriminační analýza; logistická regrese; rozhodovací stromy; CHAID; binární klasifikace; CART; C5.0; boosting; bagging; random forest; vícevrstvý perceptron
Thesis title: Comparison of statistical methods for binary classification
Author: Myslilová, Veronika
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Danko, Jakub
Opponents: Horníček, Jaroslav
Thesis language: Česky
Abstract:
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.
Keywords: linear discriminant analysis; CHAID; C5.0; boosting; bagging; random forest; binary classification; logistic regression; decision trees; CART; multilayer perceptron

Information about study

Study programme: 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: 12. 10. 2023
Date of submission: 1. 5. 2025
Date of defense: 2025

Files for download

The files will be available after the defense of the thesis.

    Last update: