Software pro regularizovanou regresní analýzu

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F17%3APR29054" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PR29054 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://splab.cz/download/software/software-pro-regularizovanou-regresni-analyzu" target="_blank" >http://splab.cz/download/software/software-pro-regularizovanou-regresni-analyzu</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Software pro regularizovanou regresní analýzu

Popis výsledku v původním jazyce

Software pro regularizovanou lineární regresní analýzu (regGLM) poskytuje možnost rychlé a jednoduché regresní analýzy pomocí moderních algoritmů: lineární regrese, L1-regularizované lineární regrese (tzv. LASSO regression) a L2-regularizované lineární regrese (Ridge regression); a optimalizačních technik: gradient/coordinate descent. Algoritmy LASSO a Ridge regression využívají L1/L2 vektorovou normu pro optimalizaci parametrů regresního modelu, tj. pro nalezení parametrů, kt. robustně popisují možný vztah v datech, ale zároveň nepřeučují regresní model (tzv. bias/variance tradeoff). Software regGLM je naprogramován v jazyce Python (ver. 3.5.2) a poskytuje široké spektrum výpisů a grafů, kt. slouží pro ověření validity regresního modelu: graf tzv. cost funkce (ověření funkčnosti), graf tzv. reziduí (ověřeni validity), graf parametrů (vizualizace modelu), atd.

Název v anglickém jazyce

Regularized linear regression tool

Popis výsledku anglicky

Regularized linear regression tool (regGLM) provides a fast and easy way of performing the regression analysis using modern algorithms: linear regression, L1-regularized linear regression (LASSO regression) and L2-regularized linear regression (Ridge regression), and optimization techniques: gradient/coordinate descent. Algorithms LASSO and Ridge regression uses L1/L2 vector norms to optimize the regression coefficients in order to balance between bias and variance of the model. The regGLM tool is programmed in the Python programming language (ver. 3.5.2). It provides a wide spectrum of outputs that can be used to assess the validity of the regression model: cost function evolution graph (functioning assessment), residual graph (validity assessment), coefficients graph (model visualization), etc

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

Software pro regularizovanou reg

Technické parametry

Pro jednání o licenčních podmínkách tohoto softwaru je za VUT pověřen pracovník Centra pro transfer technologií VUT v Brně Ing. Lukáš Novák, Kounicova 966/67a, Veveří, 60200, Brno, Česká republika, novak@ro.vutbr.cz.

Ekonomické parametry

Software je využíván na univerzitě Escola Universitaria Politecnica de Mataro, Avda. Ernest Lluch 32, 08302 Mataro (BARCELONA), Spain a v technologickém kampusu Tecnocampus Mataro-Maresme, Avda. Ernest Lluch 32, 08302 Mataro (BARCELONA) Spain. Pro výzkumné, vývojové a akademické účely je software šířen pod licencí GPL.

IČO vlastníka výsledku

—

Název vlastníka

Ústav telekomunikací