Прогнозування відтоку клієнтів на основі алгоритмів вибору підмножини ознак
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Розглянуто актуальність задачі прогнозування відтоку клієнтів. Здійснено аналіз алгоритму вибору підмножини ознак для вирішення задачі прогнозування відтоку клієнтів, за результатами якого була підтверджена доцільність та перспективність застосування даного алгоритму у реальному програмному продукті.
The relevance of the problem of prediction the outflow of customers is considered. The analysis of the algorithm for selecting a subset of features for solving the problem of predicting the outflow of customers is carried out. The results confirmed the feasibility and prospects of using this algorithm in a real software product.
The relevance of the problem of prediction the outflow of customers is considered. The analysis of the algorithm for selecting a subset of features for solving the problem of predicting the outflow of customers is carried out. The results confirmed the feasibility and prospects of using this algorithm in a real software product.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Папа А. А. Прогнозування відтоку клієнтів на основі алгоритмів вибору підмножини ознак [Електронний ресурс] / А. А. Папа, А. А. Яровий, Ю. М. Паночишин // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/18705.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (7)
- Andrii Papa, Yevhen Shemet, Andrii Yarovyi, Lyubov Vahovska “Development of information technology for analyzing the customer churn of a telecommunication company”. – Information and control systems. – Vol. 2, No. 2(64), 2022. – p. 11-15. – DOI: https://doi.org/10.15587/2706-5448.2022.255861
- Guyon and A. Elisseeff, "Introduction to Variable and Feature Selection," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 1157-1182, 2003.
- Y. Yang and J. O. Pedersen, "A Comparative Study on Feature Selection in Text Categorization," in Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning, Nashville, TN, USA, 1997, pp. 412-420.
- Bach, Francis R (2008). Bolasso: model consistent lasso estimation through the bootstrap. Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning. с. 33–40.
- Phuong TM, Lin Z, Altman RB. Choosing SNPs using feature selection. Proc IEEE Comput Syst Bioinform Conf. 2005:301-9. doi: 10.1109/csb.2005.22. PMID: 16447987.
- G. Forman and I. Guyon, "An extensive empirical study of feature selection metrics for text classification," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 1289-1305, Mar. 2003.
- Saghapour, E., Kermani, S., & Sehhati, M. (2017). A novel feature ranking method for prediction of cancer stages using proteomics data. PLOS ONE, 12(9), e0184203. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0184203.