Статья посвящена исследованию технологического стека и алгоритмического обеспечения систем предиктивной аналитики. Рассматривается полный жизненный цикл модели машинного обучения, включающий сбор и предобработку гетерогенных данных, проектирование признаков, выбор и обучение алгоритмов, валидацию и промышленное развертывание. В статье проводится детальный анализ архитектуры регрессионных моделей машинного обучения, применяемых в задачах предиктивного финансового моделирования. Особое внимание уделяется техническим аспектам реализации. Рассмотрены методы обработки данных в части порождения признаков и борьбы с мультиколлинеарностью и практические аспекты использования библиотек Scikit-learn, XGBoost и Statsmodels для построения, валидации и интерпретации моделей.
This article investigates the technology stack and algorithmic foundation of predictive analytics systems. It examines the complete machine learning model lifecycle, encompassing the collection and preprocessing of heterogeneous data, feature engineering, algorithm selection and training, validation, and industrial deployment. The study provides a detailed analysis of the architecture of machine learning regression models applied to predictive financial modeling tasks. Particular attention is given to technical implementation aspects. The methods for data processing concerning feature generation and combating multicollinearity are considered, along with the practical aspects of using Scikit-learn, XGBoost, and Statsmodels libraries for building, validating, and interpreting models.