Data · dataset · 2020
Reducción del churn a través de modelos predictivos
Listed in Teesside University Research Data Repository
Description
Código separado en 5 archivos .py Resultados del código para cada planteamiento recogidos en 2 archivos .xlsx El código de ejecución de las estrategias se denomina: Ensamble_Submuestras.py y Oversampling_SMOTE.py Dicho código necesita de los archivos f_analisis.py que contiene funciones y clases creadas para desempeñar de forma más rápida el análisis de datos, f_ESubmuestras.py que contiene las funciones y clases creadas para el desarrollo de la estrategia del Ensamble de Submuestras , y f_O_SMOTE.py,que contiene las funciones y clases creadas para el desarrollo de la estrategia del Oversampling con SMOTE.
Resultados de ensamble de estimadores para cada planteamiento: Ensamble_Submuestras -> ES_21_Resultado_Abanico.xlsx Oversampling_SMOTE -> SMOTE_TR_Resultado_Abanico.xlsx
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Where it is published
- DOI doi.org/10.17632/sysyspmjdz.1 ↗
DOI / persistent id · from researchdata tees ac uk
Catalogue records · 1
- OAI-PMH record data.mendeley.com/oai?verb=GetRecord&metadataPrefix=oai_dc&identifier=oai%3Adata… ↗
metadata API · from researchdata tees ac uk
Topics
- From keywords
- Computer Science & AI · Earth & Environmental Science · Machine learning
Provenance · 1 source records, 8 field assertions
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| Teesside University Research Data Repository | oai:data.mendeley.com/sysyspmjdz.1 | 15 h ago | JSON v1 |
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