Top 10 penzgtu.ru Wettbewerber

1pnz.ru

каждый день вы первыми узнаете главные новости, смотрите онлайн-репортажи и получаете ответы на вопросы. вы всегда в курсе лучших событий пензы.

rsreu.ru

официальный сайт ргрту. высшее профессиональное образование. информация о докторантуре и аспирантуре. правила приема.

penza.postupi.online

высшее образование в пензе: вузы, специальности, программы. каталог учебных заведений пензы. проходные и минимальные баллы егэ в вузах пензы, конкурс, стоимость обучения. информация для абитуриентов пензы.

tabiturient.ru

куда поступать? сайт для поступающих о вузах и поступлении на программы бакалавриата и специалитета

vuzopedia.ru

СПО: среднее профессиональное образование в России — все для абитуриента, поступающего в ссузы, колледжи, техникумы от Вузопедии. Каталог ссузов, специальностей, профилей в средних специальных учебных заведениях. Подбор профессии, выбор ссуза по среднему баллу аттестата. Мы поможем вам выбрать и поступить в ссуз мечты! Вся информация о колледжах, техникумах России

law.ru

Практические статьи по корпоративному и процессуальному праву, налогообложению, трудовому праву и защите интеллектуальной собственности. Условия подписки. Информация для авторов статей. Контакты.

cyberleninka.ru

The banking system is a key sector of the economy and often faces various types of risks. This article focuses on credit risks, which are the main source of financial losses for credit institutions, including banks. Based on real data, a scoring model was developed in this study to assess and optimally manage credit risk, using the XGBoost machine learning algorithm. The model returns score values in the range of 300–850. Quality metrics such as ROC AUC, PR AUC, Precision, Recall, and F1 score were evaluated for the developed model. Within the scope of the research, a new approach was proposed to assess the sensitivity of a machine learning model to changes in variable values. The approach is based on the concept of entropy. The results show that the use of machine learning models makes it possible to assess and optimally manage credit risk, thereby reducing potential losses. Moreover, the proposed new approach, when applied together with the well-known SHAP method, allows for a deeper evaluation of the model and its sensitivity to changes in variable values.

gukolomna.ru

гоу во мо «гсгу» является ведущим учебным заведением юго-восточного округа московской области, обеспечивающий формирование интеллектуального потенциала и способствующий социально-экономическому развитию региона.