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Performance in the Prediction of Dropout using the Machine Learning in Sport Services

dc.contributor.authorSobreiro, Pedro
dc.contributor.authorPinheiro, Paulo
dc.contributor.authorSantos, Abrl
dc.date.accessioned2019-11-18T21:04:45Z
dc.date.available2019-11-18T21:04:45Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractO abandono de um cliente é um fenómeno que ocorre com frequência em clientes de serviços de desporto. Este estudo, pretende avaliar o desempenho das técnicas baseadas em modelos de aprendizagem com dados, a partir dos dados disponíveis dos clientes e o histórico de utilização dos serviços de desporto, para a realização da previsão do abandono. Foram aplicadas várias técnicas para realizar a previsão, de forma a identificar qual apresentava maior exatidão, bem como uma comparação da exatidão da previsão recorrendo a uma aproximação baseada em train/test e k-fold. O algoritmo com melhor desempenho é o Gradient Boosting Classifier, em ambas as aproximações, apesar do tempo de execução ser elevado. Os resultados obtidos indiciam que não existem diferenças significativas entre a exatidão da previsão e do tempo de execução entre as técnicas utilizadas em train/test e k-fold com p>0.05 recorrendo ao MannWhitney.pt_PT
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionpt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.26/30200
dc.language.isoporpt_PT
dc.peerreviewedyespt_PT
dc.relation.publisherversionhttps://aisel.aisnet.org/capsi2018/11/pt_PT
dc.subjectPrevisão abandonopt_PT
dc.subjectMachine Learningpt_PT
dc.titlePerformance in the Prediction of Dropout using the Machine Learning in Sport Servicespt_PT
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.endPage11pt_PT
oaire.citation.startPage1pt_PT
oaire.citation.titleCAPSI2018pt_PT
person.familyNameSobreiro
person.givenNamePedro
person.identifier.ciencia-idBB1F-BE0D-7909
person.identifier.orcid0000-0003-3971-3545
person.identifier.scopus-author-id57188867168
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typearticlept_PT
relation.isAuthorOfPublication0892d734-fa80-4b15-87b8-493c10a72f72
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