Mejorando la detección de abandono en el sector bancario: un enfoque de aprendizaje automático con técnicas de calibración de probabilidad
Autores: Vduva, Alin-Gabriel; Oprea, Simona-Vasilica; Niculae, Andreea-Mihaela; Bâra, Adela; Andreescu, Anca-Ioana
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejorando la detección de abandono en el sector bancario: un enfoque de aprendizaje automático con técnicas de calibración de probabilidad
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Identificar
Reducir
Pérdida de clientes
Aprendizaje automático
Conjunto de datos
Probabilidades predictivas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Identificar y reducir la pérdida de clientes se ha convertido en una prioridad para las instituciones financieras que buscan retener a los clientes. Nuestra investigación se centra en el análisis de la tasa de pérdida de clientes utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático (ML), aprovechando un conjunto de datos sintéticos obtenidos de la plataforma Kaggle.
Descripción
Identificar y reducir la pérdida de clientes se ha convertido en una prioridad para las instituciones financieras que buscan retener a los clientes. Nuestra investigación se centra en el análisis de la tasa de pérdida de clientes utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático (ML), aprovechando un conjunto de datos sintéticos obtenidos de la plataforma Kaggle.