Розв’язання задачі заповнення пропусків даних альтернативними методами при створенні прогнозних моделей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМакаренко, Олександр Сергійович
dc.contributor.authorПопов, Андрій Юрійович
dc.date.accessioned2024-02-14T10:10:41Z
dc.date.available2024-02-14T10:10:41Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМета роботи – дослідження впливу методів заповнення пропущених даних на результати навчання моделей прогнозування, розробка програмного забезпечення для проведення дослідження. Об’єкт дослідження: методи обробки пропущених даних у задачах аналізу даних. Предмет дослідження: методи заповнення та їх використання у задачах попередньої обробки даних при навчанні моделей прогнозування. Отримані результати – побудоване спеціалізоване програмне забезпечення мовою Python, що надає змогу досліджувати результати роботи методів обробки пропущених даних на наборах даних з різними типами пропусків, а також вплив роботи методів на результативність моделей прогнозування, що використовують зазначені дані для навчання.
dc.description.abstractotherResearch goal – research of the influence of missing data imputation methods on the quality of predictive models, developing software to conduct the research. Object of the study: missing data handling in data analysis. Subject of the study: imputation methods and their usage in data preprocessing for predictive model fitting. Obtained results – we developed software using Python programming language that allows researching results of imputation method usage on datasets with different missing data configurations as well as the impact the methods have on the predictive quality of forecasting models.
dc.format.extent150 с.
dc.identifier.citationПопов, А. Ю. Розв’язання задачі заповнення пропусків даних альтернативними методами при створенні прогнозних моделей : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Попов Андрій Юрійович. - Київ, 2024. - 150 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64549
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпропущені дані
dc.subjectметоди заповнення
dc.subjectмеханізми пропущених даних
dc.subjectпрогнозні моделі
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectmissing data
dc.subjectimputation methods
dc.subjectmissing data mechanisms
dc.subjectpredictive models
dc.subjectmachine learning
dc.subjectdata analysis
dc.subject.udc519.245+004.896
dc.titleРозв’язання задачі заповнення пропусків даних альтернативними методами при створенні прогнозних моделей
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Popov_magistr.pdf
Розмір:
2.27 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи