|
|
|
|
| LEADER |
00000naa2a2200000 4500 |
| 001 |
630721 |
| 005 |
20231102024500.0 |
| 035 |
|
|
|a (RuTPU)RU\TPU\conf\32020
|
| 035 |
|
|
|a RU\TPU\conf\32019
|
| 090 |
|
|
|a 630721
|
| 100 |
|
|
|a 20191223d2019 k y0rusy50 ca
|
| 101 |
0 |
|
|a rus
|d eng
|
| 102 |
|
|
|a RU
|
| 105 |
|
|
|a y z 101zy
|
| 135 |
|
|
|a drcn ---uucaa
|
| 181 |
|
0 |
|a i
|
| 182 |
|
0 |
|a b
|
| 200 |
1 |
|
|a Методология подготовки исходных данных для построения кредитного скоринга
|d Data preparation methodology for credit scoring
|f Т. И. Инхиреева
|
| 203 |
|
|
|a Текст
|c электронный
|
| 225 |
1 |
|
|a Цифровая экономика
|
| 230 |
|
|
|a 1 компьютерный файл (pdf; 644 Kb)
|
| 300 |
|
|
|a Заглавие с титульного экрана
|
| 320 |
|
|
|a [Библиогр.: с. 251 (5 назв.)]
|
| 330 |
|
|
|a This paper considers data preparation methodology for logistic regression credit scoring model.
|
| 463 |
|
1 |
|0 (RuTPU)RU\TPU\conf\31887
|t Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
|o сборник научных трудов VI Международной конференции, 14-19 октября 2019 г., Томск
|f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; ред. кол. О. Г. Берестнева [и др.]
|v [246-251]
|d 2019
|
| 510 |
1 |
|
|a Data preparation methodology for credit scoring
|z eng
|
| 610 |
1 |
|
|a электронные ресурсы
|
| 610 |
1 |
|
|a труды учёных ТПУ
|
| 610 |
1 |
|
|a data mining
|
| 610 |
1 |
|
|a data preprocessing
|
| 610 |
1 |
|
|a data cleaning
|
| 610 |
1 |
|
|a logistic regression
|
| 610 |
1 |
|
|a credit scoring
|
| 610 |
1 |
|
|a интеллектуальный анализ
|
| 610 |
1 |
|
|a кредитный скоринг
|
| 610 |
1 |
|
|a логистическая регрессия
|
| 610 |
1 |
|
|a исходные данные
|
| 700 |
|
1 |
|a Инхиреева
|b Т. И.
|
| 712 |
0 |
2 |
|a Национальный исследовательский Томский политехнический университет
|c (2009- )
|2 stltpush
|3 (RuTPU)RU\TPU\col\15902
|9 26305
|
| 801 |
|
2 |
|a RU
|b 63413507
|c 20200121
|g RCR
|
| 856 |
4 |
|
|u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/57397
|
| 942 |
|
|
|c BK
|
