Software pro neparametrickou regresní analýzu

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F17%3APR29056" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PR29056 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

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

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Software pro neparametrickou regresní analýzu

Popis výsledku v původním jazyce

Software pro neparametrickou regresní analýzu (regK tool) poskytuje možnost rychlé a jednoduché neparametrické (tzv. „“kernel) regresní analýzy. Neparametrická regrese je vhodná v případech, kdy disponujeme velikým množstvím dat. V těchto případech dosahuje vysokého stupně robustnosti. Je rychlá a dokáže popsat vztahy v datech, které při klasické parametrické regresi vyžadují veliké množství parametrů. Software regK tool je naprogramován v jazyce Python (ver. 3.5.2) a poskytuje široké spektrum jader: lineární jádro, gaussovo jádro, tzv. „rbf“ (radial basis function) jádro, polynomiální jádro atd. Balík také obsahuje funkce pro výpočet vektorových vzdáleností jako jsou: Euklidova vzdálenost, tzv. „manhattan“ vzdálenost, hammingova vzdálenost atd. Balík navíc obsahuje data pro ověření regresních modelů na reálném příkladu založeném na odhadu cen nemovitostí.

Název v anglickém jazyce

Kernel regression tool

Popis výsledku anglicky

Kernel regression tool (regK tool) provides a fast and easy way of performing the non-parametric (kernel) regression analysis. This type of regression is especially sufficient in cases when we have lots of training data samples. In these cases, the kernel regression can outperform (robustness, performance) classical parametric approaches, which would require great complexity (lots of parameters) to provide comparable results. The regK tool is programmed in the Python programming language (ver. 3.5.2). It provides a wide spectrum of kernel function: linear kernel, radial basis kernel, gaussian kernel, polynomial kernel, etc. It also provides several vector distances metrices such as: Euclidean distance, manhattan distance, hamming distance, etc. The tool also provides the data that can be used to test its functionalities. The data are based on the real-world example of retail-sales price estimation.

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 neparametrickou 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