Unt, Taavi, juhendajaNarvik, PerttuTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond2017-07-042017-07-042017http://hdl.handle.net/10062/57084Käesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks on tutvustada kant- ja lassoregressiooni ning rakendada logistilist regulariseeritud regressiooni müügiskoori loomiseks Creditinfo Eesti AS andmetel. Töö esimeses osas antakse ülevaade lineaarsest regressioonist, lineaarsest kant- ja lassoregressioonist, nende omadustest ning tavalisest ja regulariseeritud logistilisest regressioonist. Töö teises osas konstrueeritakse müügiskoor, mille põhjal on võimalik prognoosida, kui suure tõenäosusega võiks mingist ettevõttest saada uus klient.estkantregressioonlassoregressioonristvalideerimineridge regressionlasso regressioncross-validationThesis