Application of a machine-learning pipeline to a multiclass classification problem – Miroslav Barus
Miroslav Barus
Master's thesis
Application of a machine-learning pipeline to a multiclass classification problem
Application of a machine-learning pipeline to a multiclass classification problem
Abstract:
Problém předpovídání budoucího výsledku události z pevné množiny možných výsledků je možné řešit jako tradiční klasifikační úlohu strojového učení. Je třeba provést několik kroků pro vytvoření spolehlivého modelu strojového učení se spolehlivým výkonem na testovacích datech. Nejprve by měla být data analyzována pomocí vhodných technik explorační analýzy dat. Před testováním hypotéz vytvořených během …moreAbstract:
A problem of predicting a future event outcome from a fixed set of possible outcomes can be approached as a traditional machine-learning classification task. There are several steps that need to be done in order to build a reliable machine-learning pipeline with a solid performance on unseen future test data. First, the data should be analyzed using appropriate exploratory data analysis techniques …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 6. 2019
Identifier:
http://www.vse.cz/vskp/eid/81115
Thesis defence
- Date of defence: 27. 8. 2020
- Supervisor: Jan Zouhar
- Reader: Pavel Zimmermann
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttp://www.vse.cz/vskp/eid/81115
Vysoká škola ekonomická v Praze
Master programme / field:
Kvantitativní metody v ekonomice / Ekonometrie a operační výzkum
Theses on a related topic
-
Využití data miningu pro analýzu českého realitního trhu
Ilya Tsakunov -
Machine learning and other robust approaches at the service of survival analysis: Alternatives to selected methods in statistical inference and prediction
Lubomír Štěpánek -
Machine Learning in Prediction of Asset Price Bubble Bursts
Martin Hvězda -
Application of Machine Learning Models within Credit Risk Modelling
Petr Nguyen -
Application of time series models and machine learning methods for stock returns prediction
Oleksandr Vodolazskyi -
Credit Scoring Using Ensemble Machine Learning Methods
Jan Helcl -
Credit Scoring Using Ensemble Machine Learning Methods
Jan Helcl -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková