Практическое применение методов градиентного бустинга в решениях задач производственного пенитенциарного сектора
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15056718Ключевые слова:
машинное обучение, Python, системный анализ, бинарный прогноз, оптимизация, безопасность труда, пенитенциарная системаЛицензия
Аннотация
В статье рассмотрено практическое применение методов градиентного бустинга в решениях задач производственного пенитенциарного сектора на примере разработанного ранее программного комплекса, в основе которого лежат такие библиотеки Python как SciKit-Learn, Catboost, Streamlit, Pandas. Непосредственно сам прикладной пример, который рассмотрен в работе, базируется на решении задачи бинарного прогноза для моделирования несчастных случаев на производствах пенитенциарной системы. Целью представленного исследования являлось показать особенности применения методов машинного обучения к прикладным задачам, которые актуальны для производств пенитенциарной системы. Новизна работы заключается в полученных результатах исследования, которые содержат особенности применения рассматриваемого инструмента прогнозирования.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Сысоев, А. С. Подход к определению влиятельности входов модели catboost при использовании модификаций факторов / А. С. Сысоев, А. В. Галкин, Е. Л. Домашнева // Математические методы в технологиях и технике. – 2023. – № 11. – С. 50-53.
2. Передерий, В. А. Сравнительная характеристика библиотек машинного обучения для внедрения искусственного интеллекта в CRM-систему/ В. А. Передерий, М. Л. Рысин // Инженерный вестник Дона. – 2024. – № 4 (112). – С. 141-155.
3. Библиотека CatBoost. Техническая документация [Электронный ресурс] – URL: https://catboost.ai/docs/en/ (дата обращения 15.01.2025).
4. Библиотека XGBoost [Электронный ресурс]. – URL: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/. (дата обращения 15.01.2025).
5. Библиотека LightGBM [Электронный ресурс]. – URL: https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/. (дата обращения 15.01.2025).
6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024685168 Российская Федерация. «Программа для создания моделей машинного обучения на основе методов градиентного бустинга» : № 2024684271 : заявл. 15.10.2024 : опубл. 25.10.2024 / Д. С. Пономарев ; заявитель Федеральное казенное учреждение «Научно-исследовательский институт Федеральной службы исполнения наказаний». – EDN AFGUNE.
7. Бурт, А. А. Анализ исполнения Комплексного плана по снижению смертности в учреждениях УИС за 2020 год: отчет о НИР / А. А. Бурт, Е. В. Ильинцев, Д. С. Пономарев. – М.: ФКУ НИИ ФСИН России. Основание разработки: п. 8.4. Раздела I Плана НИД ФКУ НИИ ФСИН России на 2021 год, п. 150 Плана НИД ФСИН России на 2021 год. – Москва, 2021. – 45 с.
8. Пономарев, Д. С. Методическая разработка для статистического анализа смертности в территориальных органах ФСИН России / Научные труды ФКУ НИИ ФСИН России. Научно-практическое ежеквартальное издание. – 2021. – Т. 2. – С. 270-274.
9. Пономарев С. Б. О Роли искусственной социальной энтропии в генезисе тюремной субкультуры / С. Б. Пономарев // Научный вестник Омской академии МВД России. – 2024. – Т. 30. – № 4 (95). – С. 384-389.
10. Пономарев, С. Б. Опыт создания модели прогноза смертности у ВИЧ-инфицированных осужденных с использованием информации о вирусных гепатитах и туберкулезе / С. Б. Пономарев, С. А. Стерликов, Е. Л. Аверьянова // Пенитенциарная медицина в России и за рубежом. Сборник научных статей. – Москва, 2022. – С. 73-76.
11. Automatization and information technologies development for monitoring and evaluation of penitentiary healthcare facilities efficiency / E. V. Dyuzheva, G. A. Blagodatsky, D. S. Ponomarev [et al] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2020. – Paper ID 12118.
12. Пономарев, С. Б. Феномен "МАНА" в тюремной субкультуре / С. Б. Пономарев // Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. Философия. Политология. Культурология. – 2024. – Т. 10. – № 2. – С. 54-64.
13. Пономарев, С. Б. Этология пенитенциарного пространства / С. Б. Пономарев // Практическая философия: состояние и перспективы. Сборник материалов VI научной конференции (c международным участием). – Симферополь, 2023. – С. 129-132.
14. Пономарёв, Д. С. Разработка систем индексации данных для производственно-экономического и трудового секторов пенитенциарной системы / Д. С. Пономарёв // Инженерный вестник Дона. – 2024. – № 3 (111). – С. 100-108.
REFERENCES LIST
1. Sysoev, A. S. Podkhod k opredeleniiu vliiatelnosti vkhodov modeli catboost pri ispolzovanii modifikatsii faktorov / A. S. Sysoev, A. V. Galkin, E. L. Domashneva // Matematicheskie metody v tekhnologiiakh i tekhnike. – 2023. – № 11. – S. 50-53.
2. Perederii, V. A. Sravnitelnaia kharakteristika bibliotek mashinnogo obucheniia dlia vnedreniia iskusstvennogo intellekta v CRM-sistemu/ V. A. Perederii, M. L. Rysin // Inzhenernyi vestnik Dona. – 2024. – № 4 (112). – S. 141-155.
3. Biblioteka CatBoost. Tekhnicheskaia dokumentatsiia [Elektronnyi resurs] – URL: https://catboost.ai/docs/en/ (data obrashcheniia 15.01.2025).
4. Biblioteka XGBoost [Elektronnyi resurs]. – URL: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/. (data obrashcheniia 15.01.2025).
5. Biblioteka LightGBM [Elektronnyi resurs]. – URL: https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/. (data obrashcheniia 15.01.2025).
6. Svidetelstvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlia EVM № 2024685168 Rossiiskaia Federatsiia. «Programma dlia sozdaniia modelei mashinnogo obucheniia na osnove metodov gradientnogo bustinga» : № 2024684271 : zaiavl. 15.10.2024 : opubl. 25.10.2024 / D. S. Ponomarev ; zaiavitel Federalnoe kazennoe uchrezhdenie «Nauchno-issledovatelskii institut Federalnoi sluzhby ispolneniia nakazanii». – EDN AFGUNE.
7. Burt, A. A. Analiz ispolneniia Kompleksnogo plana po snizheniiu smertnosti v uchrezhdeniiakh UIS za 2020 god: otchet o NIR / A. A. Burt, E. V. Ilintsev, D. S. Ponomarev. – M.: FKU NII FSIN Rossii. Osnovanie razrabotki: p. 8.4. Razdela I Plana NID FKU NII FSIN Rossii na 2021 god, p. 150 Plana NID FSIN Rossii na 2021 god. – Moskva, 2021. – 45 s.
8. Ponomarev, D. S. Metodicheskaia razrabotka dlia statisticheskogo analiza smertnosti v territorialnykh organakh FSIN Rossii / Nauchnye trudy FKU NII FSIN Rossii. Nauchno-prakticheskoe ezhekvartalnoe izdanie. – 2021. – T. 2. – S. 270-274.
9. Ponomarev S. B. O Roli iskusstvennoi sotsialnoi entropii v genezise tiuremnoi subkultury / S. B. Ponomarev // Nauchnyi vestnik Omskoi akademii MVD Rossii. – 2024. – T. 30. – № 4 (95). – S. 384-389.
10. Ponomarev, S. B. Opyt sozdaniia modeli prognoza smertnosti u VICh-infitsirovannykh osuzhdennykh s ispolzovaniem informatsii o virusnykh gepatitakh i tuberkuleze / S. B. Ponomarev, S. A. Sterlikov, E. L. Averianova // Penitentsiarnaia meditsina v Rossii i za rubezhom. Sbornik nauchnykh statei. – Moskva, 2022. – S. 73-76.
11. Automatization and information technologies development for monitoring and evaluation of penitentiary healthcare facilities efficiency / E. V. Dyuzheva, G. A. Blagodatsky, D. S. Ponomarev [et al] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2020. – Paper ID 12118.
12. Ponomarev, S. B. Fenomen MANA v tiuremnoi subkulture / S. B. Ponomarev // Uchenye zapiski Krymskogo federalnogo universiteta imeni V.I. Vernadskogo. Filosofiia. Politologiia. Kulturologiia. – 2024. – T. 10. – № 2. – S. 54-64.
13. Ponomarev, S. B. Etologiia penitentsiarnogo prostranstva / S. B. Ponomarev // Prakticheskaia filosofiia: sostoianie i perspektivy. Sbornik materialov VI nauchnoi konferentsii (c mezhdunarodnym uchastiem). – Simferopol, 2023. – S. 129-132.
14. Ponomarev, D. S. Razrabotka sistem indeksatsii dannykh dlia proizvodstvenno-ekonomicheskogo i trudovogo sektorov penitentsiarnoi sistemy / D. S. Ponomarev // Inzhenernyi vestnik Dona. – 2024. – № 3 (111). – S. 100-108.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
