Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133113
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorСеменов, Михаил Евгеньевичru
dc.contributor.authorМакаревич, Д. В.ru
dc.date.accessioned2025-11-18T05:47:03Z-
dc.date.available2025-11-18T05:47:03Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationМакаревич, Д. В. Математическая модель для прогнозирования досрочного расторжения договоров страхования / Д. В. Макаревич ; науч. рук. М. Е. Семенов // Перспективы развития фундаментальных наук. — Томск : Изд-во ТПУ, 2025. — Т. 3 : Математика. — С. 85-87.ru
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/133113-
dc.description.abstractA neural network model is proposed for predicting early termination of insurance contracts at the initiative of the policyholder. Modeling is carried out on the Insurance Churn Prediction dataset and the results are presenteden
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.publisherТомский политехнический университетru
dc.relation.ispartofПерспективы развития фундаментальных наук. 2025. Т. 3 : Математикаru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/-
dc.subjectearly terminationen
dc.subjectinsurance contractsen
dc.subjectmodelingen
dc.subjectInsurance churnen
dc.titleМатематическая модель для прогнозирования досрочного расторжения договоров страхованияru
dc.title.alternativeMathematical model for predicting early termination of insurance contractsen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferencePaper-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dcterms.audienceResearchesen
local.description.firstpage85-
local.description.lastpage87-
local.filepathconference_tpu-2025-C21_V3_p85-87.pdf-
local.identifier.bibrec(RuTPU)682745-
local.localtypeДокладru
local.volume3-
Appears in Collections:Материалы конференций

Files in This Item:
File SizeFormat 
conference_tpu-2025-C21_V3_p85-87.pdf717,69 kBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons