Выводы
 Была произведена предобработка данных. Категориальные признаки заполнялись наиболее часто встречающимся значением в классе, после чего для них производилось унитарное кодирование. Вещественные факторы заполнялись средним значением по классу, а потом стандартизировались.  Признаки, полученные в результате отбора наиболее информативных факторов, в основном соответствуют литературным данным. Внедрение методов борьбы с несбалансированностью классов помогло улучшить результаты работы алгоритмов машинного обучения. Метод SMOTE по всем показателям оказался значительно лучше, чем метод undersample. Среди примененных методов машинного обучения наилучшим на всех выборках оказался метод SuperTML, использующий трансферное обучение. Он превзошел градиентный бустинг, зарекомендовавший себя в решении задач на табличных данных.         
В статье рассказывается о результатах исследования, проведенного в области машинного обучения. В ходе эксперимента были проанализированы данные, полученные из базы данных, содержащей информацию о более чем 100 000 объектов.