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文献
J-GLOBAL ID：202002223682453888
整理番号：20A1059217
通信産業におけるChurn予測のための過剰生産と選択アプローチを用いたネスト化アンサンブル学習者の探索【JST・京大機械翻訳】
Exploring nested ensemble learners using overproduction and choose approach for churn prediction in telecom industry
Ahmed Mahreen
(National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
,
Afzal Hammad
(National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
,
Siddiqi Imran
(Bahria University, Islamabad, Pakistan)
,
Amjad Muhammad Faisal
(National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
,
Khurshid Khawar
(National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
資料名：
Neural Computing & Applications
(Neural Computing & Applications)
巻： 32 号： 8 ページ： 3237-3251 発行年： 2020年
JST資料番号： W0703A ISSN： 0941-0643 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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