This HTML5 document contains 42 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n18http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n12http://localhost/temp/predkladatel/
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n10https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F62690094%3A18450%2F10%3A00003510%21RIV11-MSM-18450___/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n11http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F62690094%3A18450%2F10%3A00003510%21RIV11-MSM-18450___
rdf:type
n9:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Práce je věnována metodám prediktivního data mining, speciálně klasifikaci a prediktivním vlastnostem klasifikačního modelu. Pozornost je soustředěna na binární klasifikaci. Jsou popsány modely diskriminační analýzy, logistické regrese a rozhodovacích stromů při různých předpokladech kladených na data. Hodnocení prediktivní kvality modelu umožňuje ROC křivka. Jsou popsány možnosti jejího odhadu a využití AUC (Area Under Curve). Pozornost je věnována také dalším charakteristikám a jejich souvislostem s ROC křivkou. Robustní klasifikační pravidlo ROCCH umožňuje využít sestavené modely v různých podmínkách klasifikace. Práce je věnována metodám prediktivního data mining, speciálně klasifikaci a prediktivním vlastnostem klasifikačního modelu. Pozornost je soustředěna na binární klasifikaci. Jsou popsány modely diskriminační analýzy, logistické regrese a rozhodovacích stromů při různých předpokladech kladených na data. Hodnocení prediktivní kvality modelu umožňuje ROC křivka. Jsou popsány možnosti jejího odhadu a využití AUC (Area Under Curve). Pozornost je věnována také dalším charakteristikám a jejich souvislostem s ROC křivkou. Robustní klasifikační pravidlo ROCCH umožňuje využít sestavené modely v různých podmínkách klasifikace. Binary classification tasks and solutions are explained and evaluated from the point of view of data mining and qualified user. The necessity of understanding of analytical methods and model specification is pointed out with an aim to avoid incorrect interpretation of results. Fundamental statistical and non-statistical solutions of the binary classification task are described in a formal way. Criteria of predictive quality based on loss function, ROC, AUC as the summary statistics ROC curve, and other quantitative measures are introduced here.
dcterms:title
Data mining a klasifikační modely Data Mining and Classification Models Data mining a klasifikační modely
skos:prefLabel
Data mining a klasifikační modely Data mining a klasifikační modely Data Mining and Classification Models
skos:notation
RIV/62690094:18450/10:00003510!RIV11-MSM-18450___
n3:aktivita
n17:S
n3:aktivity
S
n3:dodaniDat
n11:2011
n3:domaciTvurceVysledku
n19:3982394
n3:druhVysledku
n15:B
n3:duvernostUdaju
n8:S
n3:entitaPredkladatele
n14:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
252936
n3:idVysledku
RIV/62690094:18450/10:00003510
n3:jazykVysledku
n13:cze
n3:klicovaSlova
data mining; discrimination analysis; logistic regression; decision trees; ROC curve; predictive quality
n3:klicoveSlovo
n6:decision%20trees n6:logistic%20regression n6:data%20mining n6:predictive%20quality n6:ROC%20curve n6:discrimination%20analysis
n3:kontrolniKodProRIV
[0F481F19D792]
n3:mistoVydani
Hradec Králové
n3:nazevZdroje
Data mining a klasifikační modely
n3:obor
n4:IN
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetStranKnihy
154
n3:pocetTvurcuVysledku
1
n3:rokUplatneniVysledku
n11:2010
n3:tvurceVysledku
Skalská, Hana
s:numberOfPages
154
n18:hasPublisher
Gaudeamus
n10:isbn
978-80-7435-088-7
n12:organizacniJednotka
18450