Machine Learning and Knowledge Extraction· 2025Q1· Derleme
Müşteri Kaybı Tahmini: Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmedeki Son Gelişmeler, Eğilimler ve Zorlukların Sistematik Bir İncelemesi
Customer Churn Prediction: A Systematic Review of Recent Advances, Trends, and Challenges in Machine Learning and Deep Learning
- 49atıf
- Q1SCImago
- 2025yıl
Kısa özet
2020-2024 yıllarını kapsayan 240 çalışmanın sistematik bir incelemesi, XGBoost ve LightGBM gibi topluluk ML yöntemlerinin müşteri kaybı tahmini için baskınlığını sürdürdüğünü, LSTM ve CNN gibi DL tekniklerinin ise karmaşık veriler için giderek daha fazla benimsendiğini ortaya koyuyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açMarketingBusiness, Management and Accounting