Naslov diplomskega dela: Implementacija knjižnice v statističnem paketu R za ocenjevanje zanesljivosti regresijskih napovedi

Povzetek:

Za razliko od ocenjevanja kakovosti celotnih regresijskih modelov se lahko na podlagi ocen zanesljivosti regresijskih napovedi uporabnik odloči, kako obravnavati posamezne napovedi modela. Diplomsko delo opisuje izdelavo knjižnice za ocenjevanje zanesljivosti posameznih regresijskih napovedi v programskem jeziku R. Predstavljene so štiri implementirane metode: analiza občutljivosti, bagging, lokalno prečno preverjanje in ocena lokalne napake. Implementirana je tudi metoda za evalvacijo, ki uporabniku omogoča izbiro najboljše metode za specifično učno množico. Zanesljivost posamezne napovedi nam da pomembno informacijo o njeni kakovosti. V delu opisujemo arhitekturo, parametre in proces delovanja knjižnice od klica funkcije do vrnjenih rezultatov. Implementirana knjižnica nudi tudi možnost paralelnega izvajanja za hitrejši izračun ocen zanesljivosti. Ovrednotenje ocen zanesljivosti je izvedeno z izračunom korelacijskega testa z dejansko napako napovedi. Delovanje knjižnice na koncu ocenimo na podlagi pravilnosti, hitrosti in porabe pomnilnika. Opazne izboljšave smo dosegli pri časovni in prostorski zahtevnosti pri metodah LCV in CNK. Učinkovitost paralelnosti primerjamo z navadnim izvajanjem, pri čemer smo v večini primerov opazili pospešitev.

Mentor: prof. dr. Zoran Bosnić

Komisija za zagovor:​

izr. prof. dr. Polona Oblak (predsednica),

prof. dr. Zoran Bosnić (mentor)

izr. prof. dr. Iztok Lebar Bajec (član). 

Povezava do video kanala, po katerem se bo prenašal zagovor in ga bo možno spremljati, bo dodana najkasneje na dan zagovora (predvidoma 30 minut pred terminom izvedbe zagovora) na spletni strani: https://ucilnica.fri.uni-lj.si/course/view.php?id=35