Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика Аннотация к статье << Назад Метрики оценки качества модели классификации на примере задачи кредитного скоринга В.А. БУЛАНОВ, О.Е. ФОМИЧЕВА Рассматриваются метрики, применимые для оценки качества классификационных моделей. Рассматривается задача бинарной классификации на примере кредитного скоринга, в том числе затрагивается применения «oversampling» с целью повышения качества модели при несбалансированной классификации. При выполнении работы использованы модели машинного обучения из библиотеки scikit-learn для языка Python. Ключевые слова: машинное обучение, метрики оценки качества модели, кредитный скоринг, логистическая регрессия, ансамбль решающих деревьев, сэмплинг, язык программирования Python. DOI: 10.25791/pribor.03.2020.1160 Стр. 33-37.