基于动态参考系策略的未来式分类
机器学习
2018-05-28 v1 机器学习
摘要
分类是数据科学领域中跨不同行业广泛使用的分析技术之一，用于关联促成某些事件发生的模式，这些事件以一定的可能性被预测。本文解决了在预测实际发生之前创建某个时间窗口的缺失问题，以使组织有一定的空间对预测采取行动。有一些非常先进的机器学习技术可以最优地识别客户群或员工群中可能的流失者，同样对于故障预测，如果预测没有提供一定的缓冲时间来对故障采取行动，就很难向用户提供无缝的体验。本文引入了创建参考系的新概念来解决这个问题。
引用
@article{arxiv.1805.10168,
title = {Futuristic Classification with Dynamic Reference Frame Strategy},
author = {Kumarjit Pathak and Jitin Kapila and Aasheesh Barvey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.10168},
year = {2018}
}