 | On Thursday, September 4, 2025, from 8:00 PM to 10:00 PM, there will be an outage of WhoIs system. This will limit work in IS studium. For example, you will not be able to submit thesis. Subscription to courses should remain unaffected by the outage. We apologize for any inconveniece and we thank you for understanding. |
Posouzení shodnosti a spolehlivosti klasifikátorů pomocí ROC křivek
| Thesis title in Czech: | Posouzení shodnosti a spolehlivosti klasifikátorů pomocí ROC křivek |
|---|---|
| Thesis title in English: | Assessing the similarity and reliability of classifiers using ROC curves |
| Key words: | ROC křivka|klasifikátory|porovnání klasifikačních pravidel |
| English key words: | ROC crve|classifiers|comparison of classifiers |
| Academic year of topic announcement: | 2023/2024 |
| Thesis type: | diploma thesis |
| Thesis language: | |
| Department: | Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS) |
| Supervisor: | prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. |
| Author: | hidden - assigned and confirmed by the Study Dept. |
| Date of registration: | 13.06.2024 |
| Date of assignment: | 19.06.2024 |
| Confirmed by Study dept. on: | 20.06.2024 |
| Guidelines |
| Práce se bude zabývat hodnocením klasifikačních pravidel, a to jak v rámci učení (se) s učitelem, tak v rámci učení (se) bez učitele. Pozornost přitom bude soustředěna na klasifikaci v užším slova smyslu. K hodnocení klasifikačních pravidel budou použity především ROC křivky. Cílem je popsat testy shody ROC křivek, které by umožnily vzájemné porovnání jednotlivých klasifikátorů. Jednotlivé postupy budou ilustrovány na datech pocházejících z finanční a pojistné oblasti. |
| References |
| Literatura
1. Antoch J, Prchal L, Sarda P (2010) Nonparametric comparison of ROC curves: Testing equivalence. In: Nonparametrics and Robustness in Modern Statistical Inference and Time Series Analysis: A Festschrift in honor of Professor Jana Jureckova, 12–24, Institute of Mathematical Statistics. DOI: 10.1214/10-IMSCOLL702 2. Breiman L. a kol. CART. Wadsworth, 1984. 3. Hand DJ (2009), Measuring classifier performance: A Coherent Alternative to the Area Under the ROC Curve. Machine Learning, 77, 103–123. 4. Murphy, KP (2012). Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press. Boston. 5. Pepe MS (2003) The Statistical Evaluation of Medical Tests for Classification and Prediction. Oxford University Press, Oxford. 6. Zhou XH, McClish DK a Obuchowski NA (2002) Statistical Methods in Diagnostic Medicine. J. Wiley, New York. |