Kredit To‘Lovini Bajarmaslik Xavfini Decision Tree Modeli Yordamida Baholash

Authors

  • Sattorov Abdumalik Abduraxmon o‘g‘li O‘zbekiston Respublikasi Markaziy banki

Keywords:

Data Science, Kredit Xavfi, Decision Tree, Gini Mezoni, Precision, Recall, F1, Ma’lumotlar Sizib Chiqishi

Abstract

Tezisda kredit to‘lovini bajarmaslik xavfini ma’lumotlar tahlili va Decision Tree modeli yordamida baholash usuli taklif etiladi. Maqsad to‘lov tarixidan belgilar shakllantirish, model murakkabligini cheklash va tasniflash xatolarini bank vazifasiga mos baholash tartibini ishlab chiqishdir. Qarorlar daraxtining Gini mezoni, precision, recall va F1 ko‘rsatkichlari yoritiladi. Ilmiy-uslubiy hissa ma’lumotlar sizib chiqishining oldini olish, tushuntiriladigan qoidalar va xatolar qiymatiga mos qaror chegarasini yagona sinov tartibida bog‘lashdan iborat. Ochiq ma’lumotlar bilan keyingi tajriba uchun reja hamda formulalarni tushuntiruvchi shartli hisob keltiriladi. Haqiqiy model o‘qitilmagan va empirik samaradorlik natijalari olinmagan.

Downloads

Published

2026-10-09