Modelo ensamble regularizado para clasificación de usuarios de alto riesgo de suspensión por no pago

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dc.contributor.advisorOrtiz Arias, Santiago
dc.contributor.authorSepúlveda Jiménez, Hernán
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emailhsepulvedj@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2024-09-02T20:26:12Z
dc.date.available2024-09-02T20:26:12Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/34494
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería. Área Computación y Analíticaspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.rights.localAcceso cerrado
dc.subjectClasificación binaria
dc.subjectRegresión logística Elastic-Net
dc.subjectAdaBoostM1
dc.subjectGestión de riesgos
dc.subjectRetención de clientes
dc.subjectTelecomunicaciones
dc.subject.lembCIENCIA DE LA INFORMACIÓN
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
dc.subject.lembINDUSTRIA DE TELECOMUNICACIONES
dc.subject.lembINDUSTRIA DE LAS COMUNICACIONES
dc.titleModelo ensamble regularizado para clasificación de usuarios de alto riesgo de suspensión por no pago
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaArtículo

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