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
информационная безопасность
цифровые платформы
цифровое общество
Интернет объектов
ТПФИ
цифровое пространство
большие данные
Глушков
интернет связей
онтологии
биткоин
Нейронные сети
криптовалюта
блокчейн
Китов
математическая модель
образование
информационная система
искусственный интеллект
индустрия 4.0
умный город
Информационные технологии
экономика связей
цифровая платформа
человеческий капитал
Интернет Лайт
цифровая трансформация
цифровая страна
Статьи
АН2
Комментарии