文献

J-GLOBAL ID：201802280544371974   整理番号：18A0707908

MCS 通信産業における教会を予測するための多重分類器システム【JST・京大機械翻訳】

MCS: Multiple classifier system to predict the churners in the telecom industry

著者 (4件)： Ahmed Mehreen (Department of Computer Software Engineering, National University of Sciences & Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Siddiqi Imran (Department of Computer Science, Bahria University, Islamabad, Pakistan) ,  Afzal Hammad (Department of Computer Software Engineering, National University of Sciences & Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Khan Behram (BT Research, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IntelliSys  ページ： 678-683  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測または分類のための複数の分類器は,近年,人気を得た。アンサンブル技術は従来の分類器と比較して最良の予測を行う。これは,アンサンブル生成の新しい方法による実験をもたらした。本論文は,従来の分類装置を上回ることができる多重分類装置システム(MCS)を提示した。実験はベンチマークCustomer Churnデータセット(UCIリポジトリ上で利用可能)と南アジア無線通信オペレータからの新たに作成されたデータセット上で実行される。MCはUCIチャーンデータセットと民間データセットでそれぞれ97%と86%の精度を達成した。既存の最良の手法と比較したMCは,民間および公共データセットに関する最良の結果を実現した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オペレータ ,  *多重化 ,  分類装置 ,  リポジトリ ,  無線伝送 ,  *通信業 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *多重分類器システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： MCS ,  通信産業 ,  教会 ,  予測 ,  多重分類器システム