Выбор модели, интерпретируемость и устойчивость данных в скоринге: критический обзор методов
Размещено на сайте 19.12.2023
Представляем критический обзор современных практик, применяемых для решения задач банковского скоринга и других финансовых задач, от представителя академического сообщества специалистов по машинному обучению. Какие методы и данные сейчас наиболее популярны? Какие ошибки допускают исследователи? Что интересного в последних работах?
Александр ДЬЯКОНОВ, Центральный университет, академический руководитель направления наук о данных, д.ф.-м.н.