Анализ влияния качества данных на достоверность алгоритма машинного обучения для прогнозирования нарушений герметичности эксплуатационных колонн; Перспективы науки; № 11 (194)

Анализ влияния качества данных на достоверность алгоритма машинного обучения для прогнозирования нарушений герметичности эксплуатационных колонн; Перспективы науки; № 11 (194)

Xehetasun bibliografikoak
Parent link:Перспективы науки.— .— Тамбов: Фонд развития науки и культуры.— 2077-6810
№ 11 (194).— 2025.— С. 34-37
Egile nagusia: Карсаков А. В. Александр Владиславович
Beste egile batzuk: Нургалиев А. И. Артур Ильдарович, Шарф И. В. Ирина Валерьевна
Gaia:Заглавие с экрана
Цель работы - оценить влияние качества промысловых данных на точность прогнозов негерметичности эксплуатационных колонн. Гипотеза исследования: ухудшение полноты и подлинности данных снижает достоверность моделей машинного обучения. Для проверки применена имитационная модель, эквивалентная логистической регрессии, реализованная в Excel и протестированная на синтетических данных по 100 скважинам. Проведен сценарный анализ трех уровней качества данных. Установлено, что при снижении качества данных с 0,95 до 0,75 точность прогноза падает на 21 %. Определены минимальные пороги качества для устойчивого применения моделей машинного обучения: полнота ≥ 70 %, ошибка ≤ 10 %
Текстовый файл
Hizkuntza:errusiera
Argitaratua: 2025
Gaiak:
качество данных
машинное обучение
моделирование
негерметичность
эксплуатационные колонны
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
Sarrera elektronikoa:https://elibrary.ru/item.asp?id=88834724
Formatua: Baliabide elektronikoa Liburu kapitulua
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=684650

Antzeko izenburuak

Antzeko izenburuak