Построение модели машинного обучения для прогнозирования удовлетворенности пользователя видеозвонком по статистике соединениядипломная работа (Специалист)
Аннотация:В работе Муралева Д.С. рассматривается прикладная задача - прогнозирование удовлетворенности пользователя видеозвонком методами машинного обучения. В качестве обучающей выборки используется набор стандартных транзакционных данных 1800 звонков с оценкой качества соединения. Тестировались и сравнивались различные методы машинного обучения (деревья решений, случайный лес, кластеризация, логистическая регрессия). Для задачи прогнозирования проблем обработки аудиоинформации лучший результат получен в рамках модели на основе метода логистической регрессии, качество прогноза составляет 79%; для прогнозирования проблем обработки видеоинформации модель на основе метода ближайших соседей дает качество прогноза 90%.