Полное описание

Афанасьева, Анна Александровна. Машинное обучение в кредитном скоринге: роль метрик в задаче бинарной классификации = Machine learning in credit scoring: the role of metrics in the problem of binary classification / Афанасьева Анна Александровна. - Текст (визуальный) : непосредственный // Управление инновационными и инвестиционными процессами и изменениями в современных условиях : сборник материалов V Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 27-28 октября 2022 г. / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Санкт-Петербургский государственный экономический университет. - Санкт-Петербург : Изд-во Санкт-Петербургского гос. экономического ун-та, 2022. - С. 468-471. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7310-5848-3.

ГРНТИ	УДК
28.23.25	004.85-049.8
06.73.55	33:004.8
	336.71:004.8

Рубрики:
Машинное обучение -- Применение
Искусственный интеллект -- Применение в экономике
Банковское дело -- Автоматизация

Кл.слова (ненормированные): скоринг -- машинное обучение -- классификация -- метрики качества
Аннотация: В статье проанализирована реализация задачи кредитного скоринга с помощью алгоритма машинного обучения - логистической регрессии. Набольшее внимание уделено обзору метрик качества, использованных при оценке модели. Продемонстриваны результаты расчёта матрицы ошибок, а также таких метрик, как Accuracy, Precision, Recall, F-меры, построена кривая ошибок ROC.
Доп. точки доступа:
Санкт-Петербургский государственный экономический университет


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -522301-035288)

Шифр в сводном ЭК: c188d81ae5c0a309143344309cb85407

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽