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Métodos de conjunto en la predicción de la rotación de clientes: un análisis comparativo del estado del arte

Autores: Bogaert, Matthias; Delaere, Lex

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Métodos de conjunto en la predicción de la rotación de clientes: un análisis comparativo del estado del arte


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Clasificadores
Conjuntos heterogéneos
Predicción de abandono de clientes
Referencias
Evaluación de rendimiento
Comparación de modelos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En el pasado, se han propuesto varios clasificadores individuales, conjuntos homogéneos y heterogéneos para detectar a los clientes que tienen más probabilidades de darse de baja. A pesar de la popularidad y precisión de los conjuntos heterogéneos en varios dominios, los modelos de predicción de abandono de clientes aún no han sido adoptados.

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