К содержанию
РецензированоRU2025

Современные методы машинного обучения в управлении рисками ТНК: от классификации к прогнозу

Г. М Раимова · Д.Х Хасанова

Современная наука и исследования · 2025

Аннотация

В исследовании применяется алгоритм Random Forest для анализа рисков транс- национальных нефтегазовых компаний. Построены классификационная модель сово- купного риска и пять регрессионных моделей по основным категориям. Результаты показали высокую точность и позволили выявить ключевые факторы риска. Модель подтверждает эффективность машинного обучения в риск-менеджменте.

Доказательный фрагмент

«В исследовании применяется алгоритм Random Forest для анализа рисков транс- национальных нефтегазовых компаний.»

Образец извлечения

Демо-превью

В исследовании применяется алгоритм Random Forest для анализа рисков транс- национальных нефтегазовых компаний. Полный текст публикации CiteX не хранит — доступ к первоисточнику открывается по DOI согласно лицензии издателя и выбранному плану.

DOI не указан
Цитирований
0
Просмотров
0
Тип
Журнал
Страна
Узбекистан
Ключевые слова
транснациональные корпорации, финансовые риски, машин- ное обучение, Random Forest, риск-менеджмент, большие данные, нефтегазовый сек- тор.
Спросить CiteX об этой работе

Смежные источники