-
1Dissertation/ Thesis
Authors: Cheraeva, O. R.
Contributors: Акимова, Е. Н., Akimova, E. N., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления
Subject Terms: FINANCIAL DEFAULT, ФИНАНСОВЫЙ ДЕФОЛТ, НЕСБАЛАНСИРОВАННОСТЬ КЛАССОВ, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, MASTER'S THESIS, MACHINE LEARNING METHODS, CREDIT RISK, CLASS IMBALANCE, КРЕДИТНЫЙ РИСК, МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
File Description: application/pdf
Access URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140368
-
2Dissertation/ Thesis
Authors: Чераева, О. Р., Cheraeva, O. R.
Thesis Advisors: Акимова, Е. Н., Akimova, E. N., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления
Subject Terms: MASTER'S THESIS, CREDIT RISK, FINANCIAL DEFAULT, MACHINE LEARNING METHODS, CLASS IMBALANCE, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, КРЕДИТНЫЙ РИСК, ФИНАНСОВЫЙ ДЕФОЛТ, МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, НЕСБАЛАНСИРОВАННОСТЬ КЛАССОВ
File Description: application/pdf
Availability: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140368
-
3Report
Subject Terms: бинарная классификация, антифрод, binary classification, несбалансированность классов, ASMO algorithm, anti-fraud, undersampling, SMOTE algorithm, financial fraud, финансовое мошенничество, машинное обучение, транзакции, парадокс точности, machine learning, transactions, oversampling, 115-ФЗ, class imbalance, 115-FZ, accuracy paradox, fraud monitoring, алгоритм ASMO, алгоритм SMOTE, фрод-мониторинг
-
4Dissertation/ Thesis
Authors: Чераева, О. Р., Cheraeva, O. R.
Contributors: Акимова, Е. Н., Akimova, E. N., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления
Subject Terms: MASTER'S THESIS, CREDIT RISK, FINANCIAL DEFAULT, MACHINE LEARNING METHODS, CLASS IMBALANCE, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, КРЕДИТНЫЙ РИСК, ФИНАНСОВЫЙ ДЕФОЛТ, МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, НЕСБАЛАНСИРОВАННОСТЬ КЛАССОВ
File Description: application/pdf
Relation: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140368
Availability: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140368