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Tesis de Grado
Escuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería
Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica (tesis)
Modelo ensamble regularizado para clasificación de usuarios de alto riesgo de suspensión por no pago
Modelo ensamble regularizado para clasificación de usuarios de alto riesgo de suspensión por no pago
Archivos
carta_aprobacion_trabajo_grado_eafit.pdf
(53.01 KB)
formulario_autorizacion_publicacion_obras.pdf
(597.92 KB)
Hernan_SepulvedaJimenez_2024.pdf
(525.48 KB)
Fecha
2024
Autores
Sepúlveda Jiménez, Hernán
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Descripción
Palabras clave
Clasificación binaria
,
Regresión logística Elastic-Net
,
AdaBoostM1
,
Gestión de riesgos
,
Retención de clientes
,
Telecomunicaciones
Citación
URI
https://hdl.handle.net/10784/34494
Colecciones
Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica (tesis)
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