Вероятностные деревья решений

🔖 В работе рассмотрены способы использования самых распространённых методов обработки статистических данных. Выбранные методы сравниваются по нескольким параметрам, например, таким как эффективность, точность, универсальность, простота, наглядность и другим. Именно подробное изучение способов обработки больших массивов данных позволило выявить наиболее перспективный из них. Выявленный оптимальный метод Data mining используется в реальных условиях на примере банка, кредитующего физические лица. Представлена методика построения дерева решений с учетом вероятностной неопределенности классификации и подробно описана сама программная реализация данного метода с использованием среды программирования Visual Studio и языка программирования C#. Программная реализация одного из методов Data Mining, а именно модифицированного метода деревьев решений позволит в будущем автоматизировать различные отрасли. Программный продукт имеет возможность работать с любой подгружаемой базой данных статистической информации установленного формата.