Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4385080213> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 47 of
47
with 100 items per page.
- W4385080213 endingPage "449" @default.
- W4385080213 startingPage "442" @default.
- W4385080213 abstract "В последние годы деревья решений и нейронные сети широко применяются в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, классификация текстов, распознавание жестов, обнаружение спама, семантическая сегментация и кластеризация данных. В статье рассматривается применение методов деревьев решений и искусственных нейронных сетей в задаче классификации кредитных организаций как объектов экономической безопасности. Представлены результаты анализа данных о деятельности кредитных организаций с использованием разных методов деревьев решений: C5, CHAID, C&R и QUEST, а также нейронных сетей. Наивысшая общая точность классификации анализируемых объектов была достигнута с помощью алгоритма деревьев решений С5 и составила 81 %. Общая точность классификации при применении алгоритма CHAID составила 68 %, алгоритма C&R – 71 %, алгоритма QUEST – 66 %. На основании результатов алгоритма C5 сгенерирован набор правил для определения принадлежности банка к определенному классу. Согласно методам деревьев решений и нейронным сетям были отобраны наиболее информативные показатели деятельности кредитных организаций с точки зрения их разбиения на два класса: благонадежные и высоко-рисковые." @default.
- W4385080213 created "2023-07-23" @default.
- W4385080213 creator A5014520603 @default.
- W4385080213 creator A5031136606 @default.
- W4385080213 creator A5081766551 @default.
- W4385080213 creator A5092519491 @default.
- W4385080213 date "2023-05-05" @default.
- W4385080213 modified "2023-10-05" @default.
- W4385080213 title "СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ" @default.
- W4385080213 doi "https://doi.org/10.26583/vestnik.2022.12" @default.
- W4385080213 hasPublicationYear "2023" @default.
- W4385080213 type Work @default.
- W4385080213 citedByCount "0" @default.
- W4385080213 crossrefType "journal-article" @default.
- W4385080213 hasAuthorship W4385080213A5014520603 @default.
- W4385080213 hasAuthorship W4385080213A5031136606 @default.
- W4385080213 hasAuthorship W4385080213A5081766551 @default.
- W4385080213 hasAuthorship W4385080213A5092519491 @default.
- W4385080213 hasBestOaLocation W43850802131 @default.
- W4385080213 hasConcept C154945302 @default.
- W4385080213 hasConcept C16023879 @default.
- W4385080213 hasConcept C41008148 @default.
- W4385080213 hasConcept C84525736 @default.
- W4385080213 hasConceptScore W4385080213C154945302 @default.
- W4385080213 hasConceptScore W4385080213C16023879 @default.
- W4385080213 hasConceptScore W4385080213C41008148 @default.
- W4385080213 hasConceptScore W4385080213C84525736 @default.
- W4385080213 hasIssue "6" @default.
- W4385080213 hasLocation W43850802131 @default.
- W4385080213 hasOpenAccess W4385080213 @default.
- W4385080213 hasPrimaryLocation W43850802131 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W1535624191 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W1977348105 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W2124977138 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W2222135731 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W2384171793 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W2751143443 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W2904879733 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W4280583451 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W4377027463 @default.
- W4385080213 hasRelatedWork W4379230215 @default.
- W4385080213 hasVolume "11" @default.
- W4385080213 isParatext "false" @default.
- W4385080213 isRetracted "false" @default.
- W4385080213 workType "article" @default.