Prediction of fuel poverty potential risk index using six regression algorithms a case-study of Chilean social dwellings

Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad (Junta de Andalucía)

Bibliographic Details
Authors:	Bienvenido Huertas, José David, Pulido Arcas, Jesús Alberto, Rubio Bellido, Carlos, Pérez Fargallo, Alexis
Format:	article
Status:	Published version
Publication Date:	2021
Country:	España
Institution:	Universidad de Sevilla (US)
Repository:	idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
OAI Identifier:	oai:idus.us.es:11441/107514
Online Access:	https://hdl.handle.net/11441/107514 https://doi.org/10.3390/su13052426
Access Level:	Open access
Keyword:	Fuel poverty potential risk index Multilayer perceptron K-nearest neighbors Tree models Support vector regression

Description
Summary:	Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad (Junta de Andalucía)