Где можно почитать про методы сравнения алгоритмов анализа данных?

dmshar Извините что отвлекаю.
Допустим есть набор данных мы должны его проанализировать и потом принять решение.
Например есть набор данных по пациенту, и по результату анализа мы должны принять решение назначить ему доп. обследование или нет.
Какой же это раздел?

За что мне нравиться работать с врачами - ну умеют-же они "однозначно" высказать свою мысль :-(
1. Если на дополнительное обследование вы посылаете пациента, тогда, когда уже поставили ему какой-то диагноз и надо что-то там уточнить, а не направляете, когда он по вашему мнению здоров - то это задача классификации (диагностики) в чистом виде. Решается любым из известных алгоритмов. От наивного Байеса до нейронных сетей. Самый громкий пример последнего времени - система диагностики онкозаболеваний на основе IBM Watson. Кстати, внутри там используется не один алгоритм, а много разных и в сложной комбинации.
2. Если на дополнительное обследование вы его направляете потому, что каких-то данных не хватает для именно для постановки диагноза - то эта задача тяготеет к алгоритмам классификации на основе деревьев решений.

Но и тут в каждом из случаев может быть куча подвариантов и, соответственно, алгоритмов. И что вы для этих алгоритмов собираетесь сравнивать - так и не стало понятно.

dmshar, ну не знаю, например сравнить точность. Не обязательно пример с врачами. Вообщем в вкратце я понял к чему вы клоните.
Не правильно я написал на счет задачи принятия решения.
Я просто хотел узнать где можно про это побольше почитать. Слишком много источников не знаешь откуда начать.

Дело в том, что Data Science, в которой и изучаются алгоритмы, которыми вы интересуются, это не предмет для "быстрого" изучения. Это отдельная наука, достаточно развитая, с не простым аппаратом. За неделю-месяц- ее не осилишь, разве что какие-то какие-то формальные приемы или форматы вызовов соответствующих функций, без понимания почему и как оно на самом деле все устроено и уж тем более - без возможности глубокого сравнительного анализа (для НИР - как вы пишете).
Но чисто формально могу привести вот такую ссылку
https://ru.stackoverflow.com/questions/678970/
На любой вкус, начальную подготовку и ресурс времени на изучение. Посмотрите.

dmshar, Понятно. Просто сейчас в основном все темы как раз про это. Я только поступил в магистратуру, у нас только НИР-1, в ней нужно написать только материалы для подготовки, впереди еще 2 года.
Спасибо большое за ссылку!
Может тогда еще и тему посоветуете? :) Спасибо еще раз.

Могу и посоветовать. Да вот только неплохо бы вашу специальность знать. Потому как тема для прикладной математики и тема для медстатистика несколько разными должны быть :-)

dmshar, направление информационные системы и технологии профиль информационно-аналитические и эргатические системы.

Ну, если "информационно-аналитические....", тогда брите, например, что-то из области сентиментного анализа и/или семантической классификации текста. И интересно, и вполне реально и весьма перспективно.

dmshar, Спасибо за совет, обязательно почитаю про это.