1. Электронный научный архив УрФУ
  2. 00. Общеуниверситетские коллекции
  3. Магистерские диссертации
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140505
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorКоломыцева, А. О.ru
dc.contributor.advisorKolomytseva, A. O.en
dc.contributor.authorЗайцев, А. В.ru
dc.contributor.authorZaitsev, A. V.en
dc.date.accessioned2025-01-09T11:19:01Z-
dc.date.available2025-01-09T11:19:01Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationЗайцев, А. В. Выбор моделей машинного обучения для внедрения системы оценки кредитоспособности клиентов банка : магистерская диссертация / А. В. Зайцев ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2024. — 70 с. — Библиогр.: с. 68-70 (22 назв.).ru
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/140505-
dc.description.abstractВ работе сравниваются алгоритмы машинного обучения для задачи оценки вероятности дефолта заёмщика и применяются методы интерпретации локальных предсказаний.ru
dc.description.abstractThe paper compares machine learning algorithms for the problem of estimating the probability of borrower default, and applies methods for interpreting local predictions.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherб. и.ru
dc.rightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензииru
dc.rights.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/31613en
dc.subjectMASTER'S THESISen
dc.subjectCREDIT SCORINGen
dc.subjectCREDIT RISKen
dc.subjectBORROWER DEFAULTen
dc.subjectMACHINE LEARNINGen
dc.subjectBINARY CLASSIFICATIONen
dc.subjectLOGISTIC REGRESSIONen
dc.subjectRANDOM FORESTen
dc.subjectGRADIENT BOUSTINGen
dc.subjectLIMEen
dc.subjectSHAPen
dc.subjectМАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯru
dc.subjectКРЕДИТНЫЙ СКОРИНГru
dc.subjectКРЕДИТНЫЕ РИСКИru
dc.subjectДЕФОЛТ ЗАЁМЩИКАru
dc.subjectМАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕru
dc.subjectБИНАРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯru
dc.subjectЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГЕРССИЯru
dc.subjectСЛУЧАЙНЫЙ ЛЕСru
dc.subjectГРАДИЕНТНЫЙ БУСТИНГru
dc.subjectLIMEru
dc.subjectSHAPru
dc.titleВыбор моделей машинного обучения для внедрения системы оценки кредитоспособности клиентов банка : магистерская диссертацияru
dc.title.alternativeSelection of machine learning models for the implementation of the bank's customer creditworthiness assessment systemen
dc.typeMaster's thesisen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.thesis.levelМагистрru
dc.contributor.departmentУрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФru
dc.thesis.speciality09.04.01 - Информатика и вычислительная техникаru
dc.contributor.subdepartmentКафедра информационных технологий и систем управленияru
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
m_th_a.v.zaitsev_2024.pdf2,82 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Статистика


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.