BOOTSTRAPPING AND WEIGHTED INFORMATION GAIN IN SUPPORT VECTOR MACHINE FOR CUSTOMER LOYALTY PREDICTION
Notice bibliographique
Résumé
Prediction customer loyalty is an important business strategy for the modern telecommunications industry in the global competition. Support Vector Machine (SVM) is a classification algorithm that widely used to predict the customer loyalty. SVM in predicting customer loyalty has a weakness that affects the accuracy in the prediction. The problem is the difficulty of kernel function selection and determination of the parameter value. Large datasets may contain the imbalance class. In this study, bootstrapping method is used to overcome the imbalance class. In addition, datasets also contain some features that are not relevant to the prediction. In this study, we propose to use Forward Selection (FS) and Weighted Information Gain (WIG). FS eliminates the most irrelevant features and the computation time is relatively short compared to backward elimination and stepwise selection. WIG is used to weight the each attribute. In order to handle the selection of SVM parameters, we use a grid search method. Grid search method find the best parameter value by providing parameter value range. The experimental results from some combination of parameters can be concluded that the prediction of customer loyalty by using samples bootstrapping, FS-WIG and grid search is more accurate than the individual SVM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».