Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/63685
Título : | Desarrollo de un recomendador de productos basado en Extreme Gradient Boosting |
Autoría: | López Serrano, Pablo |
Director: | Kanaan-Izquierdo, Samir |
Tutor: | Ventura, Carles |
Otros: | Universitat Oberta de Catalunya |
Resumen : | El trabajo consiste en el desarrollo de un recomendador de productos aplicando el algoritmo Extreme Gradient Boositng. Se resuelve el problema de la plataforma Kaggle Santander Product Recomendation que trata de predecir los siete productos del banco con más probabilidad de ser contratados por los clientes en el futuro. La finalidad del trabajo consiste en resolver un problema de predicción real con un gran volumen de datos y aplicar una de las técnicas predictivas de más éxitos en las competiciones de Machine Learning. Además se pretende comprar los resultados alcanzados con los obtenidos por los mejores usuarios de la plataforma Kaggle. |
Palabras clave : | recomendador gradient boosting predicción |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 31-may-2017 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
Enlaces de archivos csv.txt | 335 B | Text | Visualizar/Abrir | |
CodigoSubmissionsMix.R | 2,26 kB | Unknown | Visualizar/Abrir | |
CodigoFinalSubmission.R | 2,52 kB | Unknown | Visualizar/Abrir | |
Codigo.R | 9,72 kB | Unknown | Visualizar/Abrir | |
plopezseTFM0617memoria.pdf | Memoria del trabajo fin de máster | 1,96 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Comparte:
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons