Построение регрессионной модели и модели классификации исполнения государственных контрактов
В данной работе рассматривается применение регрессионных и классификационных моделей для анализа и прогнозирования условий и рисков государственных контрактов. Авторы исследуют различные методы, включая логистическую регрессию, метод опорных векторов, а также градиентные бустинги, и оценивают их эффективность на реальных данных о контрактах в различных областях. Было показано, что модели машинного обучения могут быть эффективным инструментом для прогнозирования характеристик контрактов и оценки рисков.
gosk654654
570 kb
Новые материалы
Тэги
Информационные технологии
цифровая трансформация
человеческий капитал
интернет связей
ТПФИ
информационная безопасность
онтологии
большие данные
умный город
цифровое общество
образование
биткоин
Интернет Лайт
блокчейн
информационная система
искусственный интеллект
цифровое пространство
криптовалюта
математическая модель
деньги
индустрия 4.0
Китов
цифровые платформы
Нейронные сети
экономика связей
Интернет объектов
цифровая страна
цифровая платформа
Глушков
АН2
Комментарии