Gelir tahmin modellemesi için regresyon algoritmalarının karşılaştırılması

İsim Gelir tahmin modellemesi için regresyon algoritmalarının karşılaştırılması
Yazar Kibekbaev, Azamat, Duman, Ekrem
Basım Tarihi: 2015
Basım Yeri - IEEE
Konu Düzenleme, Gelir tahmini, Regresyon teknikleri, Performans ölçümleri
Tür Belge
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane: Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 978-1-4673-9795-7
Kayıt Numarası ecd7ca41-161a-426b-b535-4f536133fd28
Lokasyon Endüstri Mühendisliği
Tarih 2015
Notlar Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin Bu çalışma bankalar için müşterilerin gelirlerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Bu büyük ölçekli gelir tahmini kıyaslama makalesinde, beş gerçek hayat veri kümesine uygulanan çeşitli son teknoloji regresyon algoritmalarının (örneğin sıradan en küçük kareler regresyonu, beta regresyonu, sağlam regresyon, ridge regresyonu, MARS, ANN, LS-SVM ve CART'ın yanı sıra birden fazla tekniği birleştiren iki aşamalı modeller) performansını inceliyoruz. R2, isabet oranı ve kesinlik gibi 10 farklı performans ölçümü kullanılarak toplam 16 teknik karşılaştırılmıştır. Geleneksel doğrusal regresyon sonuçlarının daha karmaşık doğrusal olmayan ve iki aşamalı modellerle karşılaştırılabilir performans gösterdiği bulunmuştur.
DOI 10.1109/CSCI.2015.162
Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru Özyeğin Üniversitesi

Gelir tahmin modellemesi için regresyon algoritmalarının karşılaştırılması

Yazar Kibekbaev, Azamat, Duman, Ekrem
Basım Tarihi 2015
Basım Yeri - IEEE
Konu Düzenleme, Gelir tahmini, Regresyon teknikleri, Performans ölçümleri
Tür Belge
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 978-1-4673-9795-7
Kayıt Numarası ecd7ca41-161a-426b-b535-4f536133fd28
Lokasyon Endüstri Mühendisliği
Tarih 2015
Notlar Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin Bu çalışma bankalar için müşterilerin gelirlerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Bu büyük ölçekli gelir tahmini kıyaslama makalesinde, beş gerçek hayat veri kümesine uygulanan çeşitli son teknoloji regresyon algoritmalarının (örneğin sıradan en küçük kareler regresyonu, beta regresyonu, sağlam regresyon, ridge regresyonu, MARS, ANN, LS-SVM ve CART'ın yanı sıra birden fazla tekniği birleştiren iki aşamalı modeller) performansını inceliyoruz. R2, isabet oranı ve kesinlik gibi 10 farklı performans ölçümü kullanılarak toplam 16 teknik karşılaştırılmıştır. Geleneksel doğrusal regresyon sonuçlarının daha karmaşık doğrusal olmayan ve iki aşamalı modellerle karşılaştırılabilir performans gösterdiği bulunmuştur.
DOI 10.1109/CSCI.2015.162
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi yönlendiriliyorsunuz...

Lütfen bekleyiniz.