Korekce koncept driftu v predikčních modelech

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá problematikou analýzy koncepčního driftu. Koncepční drift je nežádoucí jev objevující se vlivem dynamického charakteru světa. Tento jev může negativně ovlivňovat přesnost a spolehlivost predikčních modelů. Lze ho korigovat pomocí detekce a následné korekce. Jednou z oblastí, kde se tato problematika v poslední době nově objevuje, je lékařská diagnostika z metabolomických dat. Analýza metabolomických dat může vést ke včasnému odhalení některých závažných onemocnění, což může hrát velkou roli při následné léčbě. Při diagnostice onemocnění představují predikční modely její vylepšení, urychlení a personalizaci. První část práce představuje problematiku koncepčního driftu, metody jeho detekce a korekce, význam metabolomiky a predikčních modelů. Druhá část práce pojednává o implementaci dostupných algoritmů pro detekci a korekci koncepčního driftu a implementaci vlastní automatické korekce koncepčního driftu. Na závěr jsou popsány dosažené výsledky a jejich diskuze.The main goal of this bachelor thesis is the analysis of concept drift in metabolomics. Concept drift is an undesirable phenomenon and can be caused by nonstationary data. It can have a negative impact on the performance and reliability of predictive modelling. This challenge can be solved by concept drift detection and subsequent correction. One of the fields where this issue has recently emerged is metabolomic diagnostics. Metabolomic data analysis can lead to early detection of several serious diseases, which can help with the recovery process. When diagnosing an illnes predictive models present a way to make the process more efficient, faster and give the option of personalization. The first part of this thesis specifies concept drift, it’s detection and correction methods and the importance of metabolomics and prediction models. The second part deals with the implementation of some available algorithms for concept drift detection and correction and the implementation of automatic concept drift correction. Finally, in the second part results and their discussion are described.