Модели прогнозирования банкротства предприятий: алгоритм ансамбля классификаторов

Модели прогнозирования банкротства предприятий: алгоритм ансамбля классификаторов

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд 4,00
всего оценок: 1
Загрузка...
Универсальный рейтинг: 2 Автор: Е. А. Федорова Из серии: Прикладная информатика Научные статьи Объем: 8 стр.

Жанры:

информатика и вычислительная техника банкротство Е. А. Федорова информационные системы машинное обучение модели и методики прогнозирование

Читать онлайн:

Страница 1 из ?
Загрузка книги...
Страница 1 из ?

Описание:

Книга автора Е. А. Федорова. Относится к жанрам: банкротство, информационные системы, машинное обучение, модели и методики, прогнозирование. Объем: 8 стр.. Дата написания: 2018. Возрастное ограничение: 0+.

Вы можете в один клик скачать книгу ‘Модели прогнозирования банкротства предприятий: алгоритм ансамбля классификаторов’ в форматах fb2, ePub, txt без регистрации. Или же, выбирая подходящий Вам вариант, читать онлайн ‘Модели прогнозирования банкротства предприятий: алгоритм ансамбля классификаторов’ на нашем сайте. Здесь Вы легко сможете выбрать нужную книгу в соответствии со своими предпочтениями.

Если Вы ещё не определились с выбором, то посмотрите разделы «Рейтингов» и «Обзоров книг» нашего сайта, там сможете подобрать книгу или серию книг, которые Вам обязательно понравятся.

Аннотация:

Цель исследования – построение ансамбля классификаторов для прогнозирования банкротства российских предприятий. Эмпирическая база исследования включает 713 торговых компании (334 – банкроты). На основе количественных характеристик ROC-кривых и показателей прогностической способности моделей отбираются наиболее эффективные алгоритмы, формирующие ансамбль классификаторов. Доказана эффективность применения ансамбля классификаторов на основе голосования (точность метода превышает точность других алгоритмов классификации – метод случайных лесов, нейронная сеть, метод опорных векторов, логистическая регрессия и др.). Показано, что добавление макроэкономических факторов улучшает прогностическую способность почти всех методов до 8%.

Возрастное ограничение: 0+ Дата написания: 2018 Правообладатель: Синергия

Реклама. ООО ЛИТРЕС, ИНН 7719571260, erid: 2VfnxyNkZrY

Добавить комментарий

Последние комментарии