Rozšíření logistické regrese směrem k nelineárním modelům - Oprendek, Radovan; Řezáč, Martin, 1977-; Masarykova univerzita. Ústav matematiky a statistiky (2013)
Cieľom práce je overiť aplikačné charakteristiky modelu logistickej regresie a jej rozšírenia v zmysle skladania logistických regresií pomocou neurónovej siete. Modely sú skonštruované a porovnávané na dvoch dátových súboroch z prostredia odhadu rizika spotrebiteľských úverov. Z hľadiska stanovených kritérií a na daných dátach nemožno povedať, že by nelineárny model neurónovej siete dosahoval presnejšie predikcie ako model logistickej regresie.
The aim of this thesis is to examine application characteristics of a logistic regression model and its extension as combination of logistic regressions by a neural network. Models are constructed and compared on two datasets from consumer credit risk assessment environment. Based on specified criteria and given data, the non-linear neural network model prediction performance shows no improvement compared to one made by logistic regression model.
Vedoucí práce: Martin Řezáč
Diplomová práce (Mgr.)--Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta, 2013
Keywords: dolování dat; kreditní skóring; logistické modely; nelineární regresní modely; neuronové sítě (počítačová věda); credit score; data mining; neural networks; nonlinear regression models; Logistic Models; diplomové práce; master's theses