• English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
    • 日本語
    • Nederlands
    • Português
    • Português (Brasil)
    • 中文(简体)
    • 中文(繁體)
    • Türkçe
    • עברית
    • Gaeilge
    • Cymraeg
    • Ελληνικά
    • Català
    • Euskara
    • Русский
    • Čeština
    • Suomi
    • Svenska
    • polski
    • Dansk
    • slovenščina
    • اللغة العربية
    • বাংলা
    • Galego
    • Tiếng Việt
    • Hrvatski
    • हिंदी
    • Հայերէն
    • Українська
Advanced
  • The most important variables f...
  • Cite this
  • Text this
  • Email this
  • Print
  • Export Record
    • Export to RefWorks
    • Export to EndNoteWeb
    • Export to EndNote
  • Permanent link
The most important variables for credit risk model; Молодежь и современные информационные технологии

The most important variables for credit risk model; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliographic Details
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2021.— [С. 346-348]
Main Author: Gubin E. I. Evgeny Ivanovich
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Управление проректора по цифровизации Информационно-аналитическое управление Центр информационных технологий
Other Authors: Phana T.
Summary:Заглавие с титульного экрана
Language:English
Published: 2021
Series:Технология больших данных в индустрии
Subjects:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
переменные
кредитные риски
логистическая регрессия
прогнозные модели
данные
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67928
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=633236
  • Holdings
  • Description
  • Similar Items
  • Staff View

Internet

http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67928

Similar Items

  • Comparing decision tree and random forest data mining methods, the impact on the prediction results of bank customer credit classification; Молодежь и современные информационные технологии
    by: Gubin E. I. Evgeny Ivanovich
    Published: (2022)
  • Assessment of credit risk by using big data tools; Молодежь и современные информационные технологии
    by: Li Ke
    Published: (2022)
  • Реализация статистического метода логической регрессии при обработке информации для формирования групп детей с повышенным риском развития тяжёлых состояний; Современные техника и технологии; Т. 2
    by: Коломейцев А. О.
    Published: (2010)
  • Технологии обучения: регрессия и прогнозирование учебно-методическое пособие
    by: Сорокин А. Б.
    Published: (Москва, РТУ МИРЭА, 2022)
  • Исследование методов генерации данных для медицинских исследований; Молодежь и современные информационные технологии
    by: Губин Е. И. Евгений Иванович
    Published: (2025)