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dc.contributor.advisorInza Cano, Iñaki ORCID
dc.contributor.authorBasauri Olabarria, Javier
dc.contributor.otherCiencia de la Computación e Inteligencia Artificial/Konputazio Zientzia eta Adimen Artifiziala
dc.date.accessioned2015-10-14T09:42:07Z
dc.date.available2015-10-14T09:42:07Z
dc.date.issued2015-10-14
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/15852
dc.description.abstractEn 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.es
dc.language.isospaes
dc.relation.ispartofseries2015;2
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectdata mininges
dc.subjectpredicciónes
dc.subjectventases
dc.titleConstrucción de un modelo predictivo de tipo Gradient boosting para ventas onlinees
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.rights.holderAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*


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