Kredit To‘Lovini Bajarmaslik Xavfini Decision Tree Modeli Yordamida Baholash
Keywords:
Data Science, Kredit Xavfi, Decision Tree, Gini Mezoni, Precision, Recall, F1, Ma’lumotlar Sizib ChiqishiAbstract
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
Issue
Section
Articles
