Construcción de un modelo predictivo de tipo Gradient boosting para ventas online

Basauri Olabarria, Javier

dc.contributor.advisor	Inza Cano, Iñaki
dc.contributor.author	Basauri Olabarria, Javier
dc.contributor.other	Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial/Konputazio Zientzia eta Adimen Artifiziala
dc.date.accessioned	2015-10-14T09:42:07Z
dc.date.available	2015-10-14T09:42:07Z
dc.date.issued	2015-10-14
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10810/15852
dc.description.abstract	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.	es
dc.language.iso	spa	es
dc.relation.ispartofseries	2015;2
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/	*
dc.subject	data mining	es
dc.subject	predicción	es
dc.subject	ventas	es
dc.title	Construcción de un modelo predictivo de tipo Gradient boosting para ventas online	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis	es
dc.rights.holder	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International	*