Construcción de un modelo predictivo de tipo Gradient boosting para ventas online
En este proyecto se describirá como construir un modelo predictivo de tipo gradient boosting para predecir el número de ventas online de un producto X del cual solo sabremos su número de identificación, teniendo en cuenta las campañas publicitarias y las características tanto cualitativas y cuantita...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad del País Vasco |
| Repositorio: | Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación |
| OAI Identifier: | oai:addi.ehu.eus:10810/15852 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10810/15852 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | data mining predicción ventas |
| Sumario: | En este proyecto se describirá como construir un modelo predictivo de tipo gradient boosting para predecir el número de ventas online de un producto X del cual solo sabremos su número de identificación, teniendo en cuenta las campañas publicitarias y las características tanto cualitativas y cuantitativas de éste. Para ello se utilizarán y se explicarán las diferentes técnicas utilizadas, como son: la técnica de la validación cruzada y el Blending. El objetivo del proyecto es implementar el modelo así como explicar con exactitud cada técnica y herramienta utilizada y obtener un resultado válido para la competición propuesta en Kaggle con el nombre de Online Product Sales. |
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