17 Бегунков В. И. Ковалёв М. Я. классификация займа скоринг машинное обучение алгоритм случайного леса сравнительный анализ классификаторов 2025 2025-05-06 10.29235/1561-8323-2025-69-2-101-108 Доклады Национальной академии наук Беларуси Целью исследования является анализ использования алгоритма случайного леса для решения задачи классификации займа и проведение сравнительного анализа с результатами, полученными при использовании логистической регрессии, нейронной сети прямого распространения и глубокой нейронной сети прямого распространения. В результате исследований определены лучшее максимальное количество входных показателей и лучшее количество деревьев в ансамбле при использовании алгоритма случайного леса, исследовано воздействие альтернативного разбиения данных на тренировочный и тестовый наборы на точность прогнозирования модели при использовании алгоритма случайного леса. В заключение предложена стратегия решения задачи классификации займа на основе исследованных ранее классификаторов. https://www.academjournals.by/publication/19314 https://www.academjournals.by/files/19258