Методи машинного навчання для спеціалізованих комп’ютерних систем прогнозування відтоку клієнтів у банках

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМорозов, К. В.
dc.contributor.authorУс, В. С.
dc.contributor.authorПоліщук, О. П.
dc.date.accessioned2024-12-23T13:30:01Z
dc.date.available2024-12-23T13:30:01Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractotherThe goal of this work was to investigate existing machine learning methods for predicting customer churn in a bank and to find the most effective method. As a result, an ensemble model is proposed that leverages the strengths of existing models, compensating for their weaknesses. The final prediction obtained is more robust and accurate than using each model separately. Therefore, the developed model can be used in specialized computer systems for predicting customer churn.
dc.format.pagerangeС. 408-412
dc.identifier.citationМорозов, К. В. Методи машинного навчання для спеціалізованих комп’ютерних систем прогнозування відтоку клієнтів у банках / Морозов К. В., Ус В. С., Поліщук О. П. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна). – Київ, 2024. – С. 408-412.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71267
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна)
dc.subject.udc004.8
dc.titleМетоди машинного навчання для спеціалізованих комп’ютерних систем прогнозування відтоку клієнтів у банках
dc.title.alternativeMethods of machine learning for specialized computer systems of client outflow in banks
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
75-P_408-412.docx
Розмір:
175.14 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференції