Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorПапа, А. А.uk
dc.contributor.authorШемет, Є. О.uk
dc.contributor.authorЯровий, А. А.uk
dc.contributor.authorВаховська, Л. М.uk
dc.date.accessioned2024-03-19T14:20:24Z
dc.date.available2024-03-19T14:20:24Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citation[Електронний ресурс] / А. А. Папа, Є. О. Шемет, А. А. Яровий, Л. М. Ваховська // Матеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/16055.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/40202
dc.description.abstractРозглянуто актуальність проблеми прогнозування відтоку клієнтів. Здійснено аналіз моделі прогнозування відтоку клієнтів на основі комбінування дерев рішень та методу найближчих сусідів, що використовується в основі методу беггінгу. За результатами дослідження була підтверджена доцільність та перспективність застосування моделі на основі комбінування дерев рішень та методу найближчих сусідів у реальному програмному продукті.uk
dc.description.abstractThe urgency of the problem of forecasting the outflow of customers is considered. An analysis of the customer outflow forecasting model based on a combination of decision trees and the nearest neighbors method used in the basis of the beggling method is performed. The results of the study confirmed the feasibility and prospects of applying the model based on a combination of decision trees and the method of the nearest neighbors in a real software product.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/16055
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectдерево рішеньuk
dc.subjectметод найближчих сусідівuk
dc.subjectбеггінгuk
dc.subjectаналізданихuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectdecision treeuk
dc.subjectnearest neighbor methoduk
dc.subjectbagginguk
dc.subjectdata analysisuk
dc.titleПрогнозування відтоку клієнтів за допомогою комбінування методів машинного навчанняuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.89
dc.relation.referencesHuang, B., Kechadi, M. T., & Buckley, B. (2012). Customer churn prediction in telecommunications. Expert Systems with Applications, 39(1), 1414-1425.
dc.relation.referencesTsai, C. F., & Lu, Y. H. (2009). Customer churn prediction by hybrid neural networks. Expert Systems with Applications, 36(10), 12547-12553.
dc.relation.referencesMahesh, B. (2020). Machine learning algorithms-a review. International Journal of Science and Research (IJSR).[Internet], 9, 381-386.
dc.relation.referencesBhlmann, P., & Hothorn, T. (2007). Boosting algorithms: Regularization, prediction and model fitting. Statistical science, 22(4), 477-505.
dc.relation.referencesAndrii Papa, Yevhen Shemet, Andrii Yarovyi, Lyubov Vahovska Development of information technology for analyzing the customer churn of a telecommunication company. 3 Information and control systems. Vol. 2, No. 2(64), 2022. p. 11-15. DOI: https://doi.org/10.15587/2706-5448.2022.255861


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію