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
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
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.
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.