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Data-Mining-Cup 2007

  • STUDENT’S CORNER
  • DATA-MINING-CUP 2007
  • Published:
Informatik-Spektrum Aims and scope

Zusammenfassung

Die 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.

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References

  1. Bell RM, Koren Y, Volinsky C (2007) The bellkor solution to the netflix prize. AT&T Labs – Research: Technical report November, Florham Park, NJ, USA

  2. Bishop CM (1995) Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press, Oxford

    Google Scholar 

  3. Friedman J, Hastie T, Tibshirani R (2000) Additive logistic regression: a statistical view of boosting. Ann Stat 28(2):337–407

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  4. Galton F (1907) Vox populi. Nature 75(1949):450–451

    Article  Google Scholar 

  5. Kittler J (1998) On Combining Classifiers. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 20(3):226–239

    Article  Google Scholar 

  6. Mauser A, Bezrukov I, Deselaers T, Keysers D (2005) Predicting customer behavior using naive bayes and maximum entropy – winning the data-mining-cup 2004. St. Augustin, April 2004. Konradin Verlag

  7. Petersohn H (2005) Data Mining. Oldenbourg, München

    MATH  Google Scholar 

  8. Prudsys AG (2007) Data-Mining-Cup 2007. Chemnitz. http://www.data-mining-cup.de

  9. http://www.csie.ntu.edu.tw/∼cjlin/libsvm/

  10. http://leenissen.dk/fann/

  11. http://www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/

  12. http://www.mathworks.de/

  13. http://www.gnu.org/software/octave/

  14. http://www.cs.utah.edu/∼hal/megam/

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Buck, C., Gass, T., Hannig, A. et al. Data-Mining-Cup 2007. Informatik Spektrum 31, 591–599 (2008). https://doi.org/10.1007/s00287-008-0239-z

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