W pracy opisano wybrane metody klasyfikacji binarnej: naiwny klasyfikator Bayesa, regresję logistyczną , algorytm k najbliższych sąsiadów, maszynę wektorów nośnych oraz drzewa decyzyjne. Każdej z metod użyto do konstrukcji portfela inwestycyjnego składającego się z akcji największych amerykańskich spółek. Wykorzystano w tym celu gotowe implementacje z pakietu R. Porównano efektywność tak skonstruowanych portfeli.

Thesis is about selected binary classification methods: naive Bayes classifier, logistic regression, k-nearest neighbours algorithm, support vector machine and decision tree. Each method was used to construction of investment portfolio consisting of Americans largest companies' stocks. To achieve this goal, implemenations from R package were used. Portfolios were compared in terms of its effectivness.