-
Обучение на несбалансированных данных: мини-подход в экономических задачах
В экономических исследованиях и прикладной аналитике все чаще встречаются задачи, в которых распределение классов оказывается существенно смещенным. Типичный пример — кредитный скоринг, где доля дефолтов редко превышает 5–10%, или выявление мошенничества, где подозрительные операции составляют менее 1% от общего потока транзакций. Такие данные называются несбалансированными, и их анализ требует особых подходов. Игнорирование проблемы приводит к…
-
Порог классификации: как выбрать в экономической задаче
В задачах машинного обучения, связанных с экономикой, классификация играет ключевую роль: от оценки кредитных рисков до выявления мошенничества и прогнозирования банкротств. Однако сама по себе модель, выдающая вероятность наступления события, не решает прикладную задачу. Для перехода от вероятности к конкретному управленческому решению используется порог классификации — значение, при превышении которого объект относится к одному классу,…