Yazar
Kibekbaev, Azamat, Duman, Ekrem
Basım Tarihi
2016
Basım Yeri
-
Elsevier
Konu
Düzenleme, Gelir tahmini, Regresyon teknikleri
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0306-4379
Kayıt Numarası
d592fb15-4bc8-4b0b-b1ce-af6322626ba2
Lokasyon
Endüstri Mühendisliği
Tarih
2016
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
10.1016/j.is.2016.05.001
