Участник:Mshvets

Материал из MachineLearning.

Версия от 17:32, 12 марта 2014; Mshvets (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Швец Михаил Юрьевич

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

174 группа

Mailto: mikhail.shvets@phystech.edu

Текущая работа

Интерпретация мультимоделей при обработке социологических данных

Задача кредитного скоринга заключается в определении уровня кредитоспособности заемщика, подавшего заявку на кредит. Для этого используется анкета заемщика, содержащая как числовые данные (возраст, доход, время проживания в стране), так и категориальные признаки (пол, профессия). Требуется, имея историческую информацию о возвратах кредитов другими заемщиками, определить, вернет ли кредит рассматриваемый клиент. Таким образом, требуется решить задачу классификации. Так как данные могут быть разнородными (например, в случае наличия в стране разных регионов по доходу), данные могут описываться не одной, а несколькими моделями. В данной работе предлагается сравнить два метода построения мультимоделей: смеси логистических моделей и градиентный бустинг.

Интересующие меня статьи

Личные инструменты