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dc.contributor.advisorSelau, Lisiane Priscila Roldãopt_BR
dc.contributor.authorGrebin, Sabrina Zanattapt_BR
dc.date.accessioned2013-02-15T01:41:16Zpt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/66469pt_BR
dc.description.abstractComo resultado ao crescente desenvolvimento tecnológico nas últimas décadas, computadores cada vez mais potentes tornam possível o armazenamento diário de grande quantidade de dados. As técnicas de mineração de dados surgem como uma alternativa inteligente e eficaz para transformar essa grande massa de dados em conhecimento. Este trabalho se propôs a resolver um problema real de cross-selling de uma instituição financeira brasileira e, com o objetivo de contribuir para o desenvolvimento das técnicas de data mining, realizou-se uma comparação entre duas técnicas consagradas na área, regressão logística e redes neurais, e entre duas formas de combinação das mesmas, em série (hybrid), onde a regressão logística é utilizada para selecionar as variáveis que irão entrar na rede neural, e em paralelo (ensemble), onde os resultados das técnicas individuais são combinados com base em suas decisões. As comparações entre o desempenho das técnicas individuais e dos métodos de combinação indicam que, para este estudo, as duas técnicas e os dois métodos utilizados obtiveram desempenho similar, porém os dois métodos de combinação apresentaram melhor desempenho.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectRegressão logísticapt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.titleCombinação em série e em paralelo de modelos de redes neurais e regressão logística : um estudo de caso em Cross-Sellingpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000871730pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemática. Departamento de Estatísticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2012pt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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