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