Datamining a využití rozhodovacích stromů při tvorbě Scorecards

Tato diplomová práce se zabývá porovnáním několika vybraných modelovacích metod, které používají finanční instituce (a nejen ty) ve svých rozhodovacích procesech. Ve své první části se teoreticky zabývá nejznámějšími modelovacími metodami, jako je logistická regrese, rozhodovací stromy, neuronové sítě, alternující rozhodovací stromy a poměrně novou metodou nazvanou "Random forest", kterou můžeme doslovně přeložit jako náhodný les. V praktické části této diplomové práce jsou nejprve nastíněny některé procesy uvnitř finančních institucí, ve kterých jsou dané modelovací metody využívány. Na reálných datech dvou finančních institucí jsou mezi sebou srovnávány metody logistické regrese, rozhodovacích stromů a rozhodovacího lesa. Metoda neuronové sítě do porovnání zahrnuta není. Důvodem je především velmi náročná interpretovatelnost výsledků této metody. V závěru se pak práce na základě výsledných modelů snaží odpovědět na otázku, zda je doposud nejpoužívanější metoda logistické regrese tou nejvhodnější.