Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет)
Материал из MachineLearning.
(→Обоснование проекта) |
(→Описание данных) |
||
| Строка 9: | Строка 9: | ||
=== Описание данных === | === Описание данных === | ||
| + | Данные представляют собой матрицу объекты-признаки <tex>\|X\|_{i = 1..N}^{j = 1..M}</tex> и столбец ответов <tex>\|Y\|_{i = 1..N}</tex>. Признаки принимают действительные значения, ответы - натуральные из промежутка <tex>[0 \dots K-1]</tex>. | ||
=== Критерии качества === | === Критерии качества === | ||
Версия 08:26, 8 февраля 2010
Введение в проект
Описание проекта
Цель проекта
Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга
Обоснование проекта
Кредитный скоринг позволит оценить вероятность разорения заёмщика или их группы. По тому, как будет классифицирован заёмщик, можно принимать решение о выдаче кредита.
Описание данных
Данные представляют собой матрицу объекты-признаки и столбец ответов
. Признаки принимают действительные значения, ответы - натуральные из промежутка
.
Критерии качества
Требования к проекту
Выполнимость проекта
Используемые методы
SVM, Логистическая регрессия
Постановка задачи
Описание алгоритмов
Обзор литературы
Базовые предположения
Математическое описание
Варианты или модификации
Описание системы
- Ссылка на файл system.docs
- Ссылка на файлы системы
Отчет о вычислительных экспериментах
Визуальный анализ работы алгоритма
Анализ качества работы алгоритма
Анализ зависимости работы алгоритма от параметров
Отчет о полученных результатах
Список литературы
| Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |
