Rövidített megjelenítés

Madiyarov, Kuan
Letov, Alexey
Petőné Csuka, Ildikó
2025-12-03T15:36:03Z
2025-12-03T15:36:03Z
2025
http://hdl.handle.net/20.500.14044/36289
This paper explores the use of gradient boosting to quantify the economic damage caused by storms and classify storm events as severe or mild. The study draws on a historical disaster open database. These figures confirm gradient boosting s high accuracy in analysing extreme meteorological events for insurance.hu_HU
dc.formatPDFhu_HU
enhu_HU
Accuracy Assessment of CatBoost for Storm Damagehu_HU
Open accesshu_HU
Óbudai Egyetemhu_HU
2025. November 13.hu_HU
Budapesthu_HU
Alba Regia Műszaki Karhu_HU
Óbudai Egyetemhu_HU
Műszaki tudományok - multidiszciplináris műszaki tudományokhu_HU
CatBoosthu_HU
storm-damagehu_HU
storm-damage regressionhu_HU
stormintensity classificationhu_HU
machine learninghu_HU
Konferenciaközleményhu_HU
PROCEEDINGS of 20th International Symposium on Applied Informatics and Related Areashu_HU
local.tempfieldCollectionsKönyvrészletekhu_HU
10.12700/AIS.2025.029
29.hu_HU
Kiadói változathu_HU
5 p.hu_HU
AIS 2025 20th International Symposium on Applied Informatics and Related Areashu_HU
978-963-449-405-8hu_HU
2025hu_HU
Óbudai Egyetemhu_HU
2025hu_HU


A dokumentumhoz tartozó fájlok

Thumbnail

A dokumentum a következő gyűjtemény(ek)ben található meg

Rövidített megjelenítés