Машинное обучение на основе правил в иерархической модели для прогнозирования корпоративного банкротства
Аннотация
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...
подробнее