В данной работе разработан метод оценки доверительных интервалов в задачах нейронных сетей на примере скоринга с использованием методов параметрического и непараметрического бутстрапа, метода существенной выборки. Рассмотрены основные метода скоринга. Описана математическая модель метода оценки доверительного интервала. Осуществлена техническая реализация математической модели – в виде программы на языке Java. Проведено тестирование приложения и дан анализ полученным результатам.

In this work we developed a method for estimating confidence intervals in neural network problems on the example of scoring using the methods of parametric and nonparametric bootstrap, the method of substantial sampling. The main scoring methods are considered. The mathematical model of the confidence interval estimation method is described. The technical implementation of the mathematical model – in the form of a program in the Java language. The application was tested and the results were analyzed.