Аналіз методів оцінювання рейтингу ico проектів за допомогою машинного навчання

Abstract

В роботі розглянуто методи оцінювання рейтингу ICO проєктів на основі таких критеріїв як сума інвестицій, розмір спільноти, кількість комітів в GitHub та кількість інвесторів. Для оцінювання рейтингу пропонується використати такі методи машинного навчання як метод опорних векторів, метод найближчого сусіда та дерева рішень.

The paper considers the methods of evaluating the rating of ICO projects based on such criteria as the amount of investment, the size of the community, the number of commits in GitHub and the number of investors. To evaluate the rating, it is suggested to use such machine learning methods as the support vector method, the nearest neighbor method, and decision trees.