# imports
# ====================================
import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st
import streamlit.components.v1 as components
components.html(
"""
"""
)
st.markdown("
Применение методов машинного обучения в анализе банкротства
", unsafe_allow_html=True)
with open("./img.png", "rb") as f:
st.image(f.read(), use_column_width=True)
st.write(
"""
# Краткое описание задачи
Эффективное и заблаговременное прогнозирование банкротства компаний имеет важно значение для всех участников рынка. По мере развития информационного общества традиционные методы выявления банкротства становятся менее эффективными и более трудозатратными. Поэтому сочетание традиционных методов с современными моделями искусственного интеллекта может быть эффективно применено в современных экономических условиях.
Основная цель работы - оценить риск банкротства с помощью нескольких алгоритмов машинного обучения, сравнить результаты их работы, определить наилучшую модель и соответствующий набор признаков для прогнозирования банкротства компаний.
"""
)
with st.expander("Описание пайплайна работы", expanded=True):
st.write(
"""
# Этапы разработки
"""
)