| Journal: | Revista brasileira de estatistica |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000412982 |
| ISSN: | 0034-7175 |
| Authors: | Grebin, Sabrina Zanatta1 Selau, Lisiane Priscila Roldao1 |
| Institutions: | 1Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Departamento de Estatistica, Porto Alegre, Rio Grande do Sul. Brasil |
| Year: | 2013 |
| Season: | Jul-Dic |
| Volumen: | 74 |
| Number: | 239 |
| Pages: | 69-100 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, teórico |
| English abstract | As a result of the increasing technological development, more powerful computers make it possible to store large amount of data everyday. Th e data mining techniques emerge as a smart alternative and effective way to turn them into knowledge. This work proposes to solve a real cross-selling problem of a financial institution, and aim ing to contribute to the development of data mining techniques, we carried out a comparison between two consecrated techniques, logistic regression and neural networks, and between two ways of combining them, in series (hybrid), where logistic regression is used to select the variables that wil l enter the neural network, and in parallel (ensemb le), where the results of the individual techniques are combined based on their decisions. The comparisons between the performance of individual techniques an d combination methods show that the combination methods are slightly better than individual modeling techniques |
| Portuguese abstract | Como resultado ao crescente desenvolvimento tecnológico, computadores mais potentes tornam possível o armazenamento diário de grande qu antidade de dados. As técnicas de mineração de dados surgem como uma alternativa inte ligente e eficaz para transformá-los em conhecimento. Este trabalho se propôs a resolver um problema real de venda-cruzada ( cross - selling ) de uma instituição financeira e, com o objetivo d e contribuir para o desenvolvimento das técnicas de data mining, realizou-se uma comparação entre duas técnicas co nsagradas, regressão logística e redes neurais, e entre duas formas de c ombinação das mesmas, em série ( hybrid ), na qual a regressão logística é utilizada para selecio nar as variáveis que irão entrar na rede neural, e em paralelo ( ensemble ), na qual os resultados das técnicas individuais s ão combinados com base em suas decisões. As comparações entre o desempenho das técnicas individuais e dos métodos de combinação indicam que os métodos de combinação são ligeiramente superiores às técnicas de modelagem individuais |
| Disciplines: | Ciencias de la computación |
| Keyword: | Inteligencia artificial (IA), Ventas cruzadas, Regresión logística, Redes neuronales, Híbridos, Minería de datos |
| Full text: | Texto completo (Ver PDF) |
