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