Skip to content

SizovaDarya708/FinancialDistressPrediction

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

18 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

FinancialDistressPrediction

Составление моделей прогноза финансового банкротства различных компаний

Данные взяты с Kaggle

https://www.kaggle.com/shebrahimi/financial-distress

Данные о дипломной работе

https://docs.google.com/document/d/1pw5WQ6fdrOUHxJAQ1IKY3Xi8Q3SEXZDX7VgNTBjrlNw/edit

Статьи и материалы, используемые в работе

Использование Streamlit: https://blog.skillfactory.ru/nauka-o-dannyh-data-science/kak-napisat-veb-prilozhenie-dlya-demonstratsii-data-science-proekta-na-python/ https://docs.streamlit.io/en/stable/api.html

https://medium.com/nuances-of-programming/%D0%B1%D1%8B%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%8F-%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BA%D0%B0-%D0%B8-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%82%D1%8B%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B4%D0%B0%D1%88%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B4%D0%B0-%D1%81%D0%BE-streamlit-4b668ef25dc2

О работе с несбалансированными данными: https://www.machinelearningmastery.ru/tactics-to-combat-imbalanced-classes-in-your-machine-learning-dataset/

https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/machine-learning/concept-manage-ml-pitfalls

https://coderoad.ru/40568254/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B1%D0%B0%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85

О моделях прогнозирования

Логистическая регрессия: https://www.machinelearningmastery.ru/building-a-logistic-regression-in-python-301d27367c24/

https://medium.com/nuances-of-programming/%D0%BF%D0%BE%D1%88%D0%B0%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B5-%D0%BF%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9-%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8-%D0%B2-python-a7c650ae77c2

Случайный лес: https://dyakonov.org/2016/11/14/%D1%81%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%BB%D0%B5%D1%81-random-forest/

https://www.machinelearningmastery.ru/implement-random-forest-scratch-python/

XGBoosting: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_intro.html

https://www.machinelearningmastery.ru/xgboost-python-mini-course/

ANN: https://www.geeksforgeeks.org/implementing-ann-training-process-in-python/

https://www.coursera.org/projects/basic-artificial-neural-networks-in-python

Прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей https://habr.com/ru/post/495884/

http://www.bizkit.ru/2019/11/11/15143/

https://www.machinelearningmastery.ru/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/

About

Составление моделей прогноза финансового банкротства различных компаний

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages