Выбор моделей машинного обучения для внедрения системы оценки кредитоспособности клиентов банка : магистерская диссертация

Abstract

В работе сравниваются алгоритмы машинного обучения для задачи оценки вероятности дефолта заёмщика и применяются методы интерпретации локальных предсказаний.

The paper compares machine learning algorithms for the problem of estimating the probability of borrower default, and applies methods for interpreting local predictions.