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