Объяснимый скоринг компании
Введите параметры компании. Модель рассчитает ранговый скор инвестиционной привлекательности и покажет, какие признаки наиболее повлияли на результат (SHAP-анализ).
Ввод данных
Данные компании
Мы читаем сайт и извлекаем признаки для модели. Работает и для иностранных компаний.
Добавляет проверенные данные реестра. У иностранной компании ЕГРЮЛ нет — оставьте поле пустым.
—
| Фраза | Объём* | Спрос | Конкуренция |
|---|
среднее число поисковых запросов в месяц.
Значения с пометкой «предположение ИИ» и «эвристика по домену» — это догадки, а не проверенные факты. Модель извлекла их из текста сайта. Проверьте их перед тем, как опираться на оценку, и при необходимости исправьте вручную.
Структурные признаки
Результат
Ранг компании (перцентиль, 0–100)
Ранг — место компании среди профинансированных компаний Crunchbase того же возраста, которых модель не видела при обучении: 80 означает, что профиль сильнее 80 % из них. Модель обучена отличать компании, дошедшие до поглощения или IPO, от остальных, и сравнивает профили между собой — это не вероятность успеха. Раунды, привлечённые средства, вехи и связи работают в плюс: чем их больше, тем выше ранг. Вклад каждого признака показан ниже.
Объяснение
Вклад признаков (SHAP, логарифм шансов)
Зелёные столбцы повышают, красные — снижают итоговый скор. Значения безразмерные (логарифм шансов): базовое значение плюс сумма всех столбцов в точности даёт итоговый логит модели.
* — признак не заполнен. Столбец показывает, как модель обрабатывает пропуск значения, а не введённые вами данные.
Детали
Детализация факторов
| Признак | Значение | SHAP |
|---|
Строки с пометкой «не указано» — это признаки, которые вы не заполнили. Их вклад отражает то, как модель обрабатывает пропущенное значение, а не значение, которое вы ввели.