ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КЛАСИФІКАЦІЇ СПОЖИВАЧІВ КРЕДИТІВ

Abstract

У ході виконання роботи вирішувалося питання розв’язання задачі кредитного скорингу за допомогою алгоритму машинного навчання, заснованого на дереві пошуку рішень, який використовує фреймворк градіентного бустинга – XGBoost. Він забезпечує високоефективну реалізацію алгоритму посиленням стохастичного градієнта та доступом до набору параметрів моделі, призначених для забезпечення контролю над процесом навчання моделі.