Number of the records: 1
Feature selection
Title statement Feature selection [rukopis] / Luboš Linhart Additional Variant Titles Feature selection Personal name Linhart, Luboš (dissertant) Translated title Feature selection Issue data 2016 Phys.des. 80 s Note Ved. práce Jana Vrbková Oponent Iveta Bebčáková Another responsib. Vrbková, Jana (thesis advisor) Bebčáková, Iveta (opponent) Another responsib. Univerzita Palackého. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky (degree grantor) Keywords Coxovův regresní model * Logistická regrese * Feature Selection * Best Subset * Forward Selection * Backward Selection * Stepwise selection * Lasso regrese * R * Cox Regression * Logistic Regression * Feature Selection * Best Subset * Forward Selection * Backward Selection * Stepwise selection * Lasso Regression * R Form, Genre diplomové práce master's theses UDC (043)378.2 Country Česko Language čeština Document kind PUBLIKAČNÍ ČINNOST Title Mgr. Degree program Navazující Degree program Aplikovaná matematika Degreee discipline Aplikace matematiky v ekonomii book
Kvalifikační práce Downloaded Size datum zpřístupnění 00179135-522294730.pdf 13 3.8 MB 06.05.2016 Posudek Typ posudku 00179135-ved-521165961.pdf Posudek vedoucího 00179135-opon-288564294.pdf Posudek oponenta
Tato práce se zabývá teorií metod Feature Selection a jejich aplikací na datech ve statistickém softwaru R. Cílem práce je porovnat jednotlivé přístupy, zhodnotit jejich výhody a nevýhody. V práci byly představeny metody best subset, forward, backward, stepwise selection a lasso regrese. Taktéž jsou zde uvedeny potřebné balíčky softwaru R, včetně popisu jejich důležitých funkcí. Metody byly aplikovány na logistickou a Coxovu regresi. Výsledky jsou slovně popsány a shrnuty v závěrečných tabulkách.This paper deals with theory of Feature Selection methods and their applications on data in statistical software R. The aim is to compare different approaches and assess their advantages and disadvantages. In this work there were presented the best subset, forward, backward, stepwise selection and lasso regression. Also there are listed R software packages, including a description of their important functions. The methods were applied to logistic and Cox regression. The results are verbally described and summarized in the final tables.
Number of the records: 1