Top 10 gigabaza.ru Competitors

studfile.net

Работа по теме: Практическая работа Финансы, денежное обращение и кредит. Глава: Вопрос 2. Предмет: Финансы, денежное обращение и кредит. ВУЗ: ПИЭФ.

infourok.ru

Размещайте свои материалы в самом крупном образовательном маркетплейсе от проекта «Инфоурок». Наши авторы заработали уже более 30 000 000 рублей на своих презентациях, таблицах и других разработках.

multiurok.ru

мультиурок – образовательная площадка, на которой каждый учитель может бесплатно получить собственный сайт, делиться опытом, общаться и удобно следить за интересными публикациями своих коллег.

pedportal.net

учебные материалы, методические пособия для учителей. презентации, каталог файлов, материалы для родителей - педпортал.

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.

docs.yandex.ru

Найдётся всё

rutube.ru

Красота и стиль: Главная – все видео онлайн в хорошем качестве. Онлайн просмотр Красота и стиль на ПК, телефоне или планшете на RUTUBE!