Публикуемая статья посвящена актуальной проблеме разработки моделей построения и применения инновационного рейтинга регионов страны, имеющих отрасль радиоэлектронной промышленности (РЭП). Для преодоления ряда недостатков известных классических статистических подходов для повышения точности прогнозирования развития отрасли РЭП и адекватности присваиваемых ей рейтингов. Разработан и применен вариант технологии машинного обучения «случайный лес», повышающий точность прогнозирования развития отрасли РЭП. Проведена верификация полученных рейтингов на данных нового периода наблюдения с целью определения по регионам–лидерам сегментов входных переменных модели.
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.