Методика оценки важности признаков при анализе выполнения государственных контрактов

Предметом исследования статьи является оценка рисков выполнения государственных контрактов. Объектом исследования является процесс анализа и оценки выполнения государственных контрактов. Исследование направлено на разработку методики, определяющей важность и значимость признаков, влияющих на риск невыполнения государственных контрактов. Применялись методы исследования: анализ данных, для обнаружения связей и зависимостей между различными признаками и риском невыполнения государственных контрактов; статистический анализ, для получения оценки влияния каждого признака на риск невыполнения контрактов и ранжирования их по степени важности; машинное обучение, для прогнозирования риска невыполнения государственных контрактов; экспертные оценки, для учета контекстуальных факторов и особенностей, их влияния на важность признаков. Основными выводами проведенного исследования являются представленные методики оценки важности признаков при анализе выполнения государственных контрактов, путем использования данных из различных источников, включая реестр государственных закупок единой информационной системы (ЕИС), реестр недобросовестных поставщиков (РНП) ЕИС и информационную систему СПАРК. Авторам удалось достичь высокой точности предсказаний (более 97%) и осуществить анализ наиболее важных и значимых признаков. Научная новизна заключается в том, что полученные результаты позволяют выявить и проанализировать факторы из трех информационных систем, оказывающие влияние на риски невыполнения государственных контрактов. Таким образом, данное исследование является ценным и важным в своей области, что способствует разработке более эффективных методов управления рисками и повышению эффективности реализации государственных контрактов. Полученные результаты позволяют выделить факторы, оказывающие наибольшее влияние на риски невыполнения контрактов, что делает исследование ценным и важным в данной области.

государственные контракты, исполнение контракта, искусственный интеллект, машинное обучение, важность признаков, классификация, оценка рисков, анализ признаков, метод опорных векторов, метод SHAP