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Mostrando ítems 1-6 de 6
Caracterización del perfil del ingresante de una Universidad Pública aplicando algoritmos clustering K-Prototypes y K- Medoids
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2020)
En el presente trabajo de investigación se realizó un estudio comparativo de algoritmos no supervisados para la caracterización del perfil del ingresante de una universidad pública respecto a sus variables sociodemográficas, ...
Predicción de adquisición de un préstamo personal bancario a través del canal de televentas utilizando el algoritmo Random Forest
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2020)
El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de clasificación binaria para predecir si el cliente va a aceptar o rechazar el préstamo ofrecido por los asesores al contactarlos vía telefónica. Para ello, se utilizó ...
Identificación de las variables determinantes en el cese voluntario de un colaborador con la regresión de Cox
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2020)
En presente trabajo de investigación se explica el desarrollo del modelamiento del evento renuncia voluntaria de los colaboradores de una organización financiera a través del modelo de regresión de Cox. Esta iniciativa fue ...
Identificación de la propensión a la adquisición de un subproducto de una tarjeta de crédito en una entidad bancaria
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2020)
El objetivo del presente trabajo es identificar a los clientes con tarjeta de crédito más propensos a la adquisición del subproducto Extra Línea de la tarjeta de crédito en una entidad financiera.
Predicción de la prima de los clientes de una compañía aseguradora usando el modelo lineal generalizado Tweedie
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2020)
El objetivo de este trabajo es predecir la prima de los clientes de seguros vehiculares usando el modelo lineal generalizado Tweedie.
Identificación de clientes que realizaron fuga de equipos móviles en una empresa de telecomunicaciones utilizando el algoritmo Random Forest
(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2020)
El presente trabajo tiene como objetivo ilustrar el proceso de construcción del modelo predictivo que permitió detectar los casos fuga de equipos móviles en la Empresa, de forma anticipada al monitoreo existente, y ...