Создан заказ №11734421
16 сентября 2025
Решение задачи кредитного скоринга на основе методов машинного обучения
Как заказчик описал требования к работе:
Есть приложенный датасет, поделен на два файла, в train.csv есть переменная Credit_Score - целевая
По сути надо:
С использованием библиотек pandas, numpy, tensorflow, sklearn, pyplot)
Первым шагом подготовить датасет("склеить" его в один, убрать корявые значения('', 'nan', '!@9#%8', '#F%$D@*&8'), п
реобразовать строки в числа, например в Credit_History_Age из "22 Years and 6 Months" сделать одну колонку с числовым значением 22.5 или две со значениями 22 и 0.5 соответственно, заполнить или удалить пропуски и т.п.). По возможности данных терять не более 40% от всех записей.
Приправить обработку первичным анализом, тепловой картой, гистограммами, т.п.
Вторым шагом построить две несложные(сделанные студентом) модели:
1) Многоклассовая(3 класса) регрессия с методом "один против всех"
2) Несложная нейронная сеть под многоклассовую классификацию (несколько слоев, с нормализацией)
Собрать метрики, интерпретировать, показать графики
Глав три, по образу и подобию файла "Методические_рек...
подробнее
Заказчик
заплатил
заплатил
500 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией, чтобы исполнитель повысил уникальность работы
19 сентября 2025
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Решение задачи кредитного скоринга на основе методов машинного обучения.docx
2025-09-22 17:40
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.9
Положительно
Автор молодец. Выполнил быстро, повысил уникальность , и даже улучшил связность текста.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
