Горбачев Сергей Игоревич

в статье проводится оценка эффективности трех методов анализа данных – деревьев решений, нейронных сетей и самоорганизующихся карт Кохонена – для выявления паттернов сердечно-сосудистых заболеваний. На основе набора данных, включающего 1 328 записей о пациентах, модели сравнивались по точности классификации целевых переменных и демографических атрибутов. Нейронная сеть продемонстрировала наименьший уровень ошибки при прогнозировании заболевания (3,61%), в то время как дерево решений показало надежные результаты (6,17%) при более высокой интерпретируемости. Полученные результаты подчеркивают не...

в статье исследуется применение машинного обучения на основе правил, в частности деревьев решений, для прогнозирования корпоративного банкротства в рамках иерархической модели. На основе набора данных из Taiwan Economic Journal (1999–2009 гг.) в исследовании оцениваются показатели экономической эффективности, критически влияющие на финансовую несостоятельность. Модель дерева решений достигла уровня ошибки 1,6%, превзойдя нейронные сети (2,67%) и карты Кохонена (2,98%). Наиболее значимыми выявленными факторами стали: устойчивая прибыль на акцию (Persistent EPS) (22,4%), коэффициент отношения об...