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