1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Институт информатики и кибернетики
  4. VOLGA CYBER WEEK
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБабошин Н. А.ru
dc.contributor.authorРубцова Т. П.ru
dc.date.accessioned2026-10-27T05:28:32Z-
dc.date.available2026-10-27T05:28:32Z-
dc.date.issued2026ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\589736ru
dc.identifier.citationБабошин, Н. А. Анализ и прогнозирование оттока клиентов с помощью методов машинного обучения = Analysis and prediction of customer churn using machine learning methods / Н. А. Бабошин, Т. П. Рубцова // Volga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. А. В. Куприянова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2026. - С. 24-27.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64009-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractВ условиях роста данных и технологий компании нуждаются в инструментах анализа поведения клиентов. В данной работе представлено исследование подходов машинного обучения для прогнозирования оттока. Особое внимание уделено балансировке данных при работе с несбалансированными выборками. Обучены и интерпретированы разные модели – от классических методов до нейронных сетей.ru
dc.description.firstpage24ru
dc.description.lastpage27ru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.sourceVolga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.). - Текст : электронныйru
dc.textpart-
dc.subjectchurn predictionru
dc.subjectclass imbalanceru
dc.subjectconsumer behaviorru
dc.subjectdecision treesru
dc.subjectensemble methodsru
dc.subjectlogistic regressionru
dc.subjectmachine learningru
dc.subjectneural networksru
dc.subjectанализ поведения клиентовru
dc.subjectансамблевые методыru
dc.subjectбизнесru
dc.subjectдеревья решенийru
dc.subjectдисбаланс классовru
dc.subjectлогистическая регрессияru
dc.subjectметоды машинного обученияru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectпотребительское поведениеru
dc.subjectпрогнозирование оттока клиентовru
dc.subjectсравнение моделейru
dc.subjectточность прогнозаru
dc.titleАнализ и прогнозирование оттока клиентов с помощью методов машинного обученияru
dc.typeTextru
Appears in Collections:VOLGA CYBER WEEK

Files in This Item:
File SizeFormat 
file-24-27.pdf1.54 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.