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dc.contributor.authorBuck, Christian
dc.contributor.authorGass, Tobias
dc.contributor.authorHannig, Andreas
dc.contributor.authorHosang, Jan
dc.contributor.authorJonas, Stephan
dc.contributor.authorPeter, Jan-Thorsten
dc.contributor.authorSteingrube, Pascal
dc.contributor.authorZiegeldorf, Jan Henrik
dc.date2008-12-01
dc.date.accessioned2018-01-05T19:53:03Z
dc.date.available2018-01-05T19:53:03Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.issn1432-122X
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/9739
dc.description.abstractDie Aufgabe des Data-Mining-Cups 2007 war die Entwicklung einer vollautomatischen Methode zur effektiven Steuerung des Einsatzes von Rabattcoupons. Vorverarbeitung und Parameter wurden durch eine Kreuzvalidierung optimiert.Experimente zeigen, dass ein einzelner Klassifikator in der Regel nicht genügt, die Aufgabenstellung mit ausreichender Güte zu lösen. Vielmehr müssen mehrere, möglichst verschiedene, Klassifikatoren dazu herangezogen werden.Die eingereichten Lösungen entstanden durch Kombination von bis zu 2.000 Klassifikatoren und haben im Wettbewerb sehr gut abgeschnitten: Sechs von neun Abgaben lagen unter den ersten zehn Plätzen, die übrigen drei Lösungen sind immer noch unter den ersten 20 von insgesamt 230 Plätzen.
dc.publisherSpringer-Verlag
dc.relation.ispartofInformatik-Spektrum: Vol. 31, No. 6
dc.relation.ispartofseriesInformatik-Spektrum
dc.titleData-Mining-Cup 2007
dc.typeText/Journal Article
dc.pubPlaceBerlin Heidelberg
mci.reference.pages591-599
gi.identifier.doi10.1007/s00287-008-0239-z


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