Modele klasyfikacyjne w nauce – budowa, interpretacja i ocena

Zagadnienie klasyfikacji obiektów jest jednym z powszechniej definiowanych zadań analitycznych w obrębie szeroko rozumianych badań naukowych, począwszy od badań społecznych a skończywszy na badaniach przyrodniczych. Zadaniem modeli jest z jednej strony jak najtrafniejsze odwzorowanie zależności zawartych w zgromadzonym materiale badawczym, z drugiej strony powszechnym wymogiem jest możliwość interpretacji zbudowanego modelu. Kurs wprowadzi użytkowników w tematykę budowy interpretowalnych modeli klasyfikacyjnych. Uczestnicy poznają pełny cykl budowy modelu począwszy od definiowania zmiennych, czyszczenia i przygotowania danych, poprzez dobór predyktorów, aż po interpretację modelu oraz jego ocenę. Podczas kursu zostaną omówione modele skoringowe oparte na regresji logistycznej, drzewa klasyfikacyjne oraz podejście hybrydowe łączące obydwa podejścia. Przykłady wykonywane podczas warsztatów będą odnosiły się głównie do klasyfikacji dwustanowej. Omówiony zostanie również przykład klasyfikacji wielostanowej.

Dla kogo?

• Dla osób prowadzących badania empiryczne w różnych dziedzinach, począwszy od nauk społecznych, a na naukach przyrodniczych kończąc.
• Praktyków pragnących pogłębić swoją wiedzę o technikach budowy modeli klasyfikacyjnych oraz ich możliwych zastosowaniach.

Co zyskasz?

• Poznasz popularne metody modelowania: regresję logistyczną oraz drzewa klasyfikacyjne oraz strategie ich łączenia (modele hybrydowe).
• Nauczysz się technik przygotowania danych na cele modelowania.
• Dowiesz się, jak budować, interpretować i oceniać modele klasyfikacyjne, zarówno dla dwustanowej, jak i wielostanowej zmiennej objaśnianej.