<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія передбачення рівнів задоволеності пасажирів авіакомпаніями

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСудець, А. О.uk
dc.contributor.authorКозачко, О. М.uk
dc.contributor.authorKozachko, O.en
dc.titleІнформаційна технологія передбачення рівнів задоволеності пасажирів авіакомпаніямиuk
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationСудець А. О., Козачко О. М. Інформаційна технологія передбачення рівнів задоволеності пасажирів авіакомпаніями // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21405.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21405
dc.identifier.isbn978-617-8163-14-3
dc.identifier.udc004.6
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/47561
dc.description.abstractВ роботі розроблено технологію передбачення рівнів задоволеності пасажирів авіакомпаніями. Для виконання поставленої задачі було використано такі моделі машинного навчання: виконання поставленої задачі є Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extra Trees, KNeighbors.uk
dc.description.abstractThe paper developed a technology for predicting the levels of passenger satisfaction with airlines. The following machine learning models were used to perform the task: Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extra Trees, KNeighbors.en
dc.subjectPythonen
dc.subjectпередбаченняuk
dc.subjectзадоволеність пасажирівuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналізuk
dc.subjectpredictionen
dc.subjectpassenger satisfactionen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectanalysisen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesPredicting Air Passenger Satisfaction: A Machine Learning Approach [Електронний ресурс] – Режим доступу: Predicting Air Passenger Satisfaction: A Machine Learning Approach | Estudo Geral (uc.pt).en
dc.relation.referencesMatplotlib Pyplot Documentation. 2024 [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html.en
dc.relation.referencesTJ Klein. Kaggle Dataset «Airline Passenger Satisfaction» [Електронний ресурс] – Режим доступу: Airline Passenger Satisfaction (kaggle.com).en
dc.date.accessioned2025-07-24T11:32:31Z
dc.date.available2025-07-24T11:32:31Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
21405.pdf
Розмір:
459,8 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання