Streszczenie:
W poniższej pracy przedstawiono zagadnienia dotyczące klasyfikatorów oraz zaprezentowano przykładowe działanie w praktyce. Zaprezentowano teorię dotycząca budowy i oceny modeli statystycznych. W części analitycznej zbudowano za pomocą języka programowania Python klasyfikatory drzewa decyzyjnego oraz k-najbliższych sąsiadów, używając danych z portalu UC Irvine Machine Learning Repository. Celem było przewidzenie czy pacjent o zadanych cechach jest zagrożony wystąpieniem niewydolności serca.