Klassifizierung von Kunden in Käufer versus Nicht-Käufer oder Reagierer versus Nicht-Reagierer sind ein nicht mehr wegzudenkender Bestandteil von Marketing Problemen. Im Normalfall werden binäre Klassifizierungsmodelle wie Logistische Regressionen benötigt um solche Probleme lösen zu können. Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit verzerrten Schätzmethoden angewandt auf Logistische Regressionen zum Zwecke der Profilierung und Klassifizierung von hoch-dimensionalen Marketing Daten. Das Hauptziel der Diplomarbeit ist der Vergleich der Prognose Performance der einzelnen Klassifikatoren mit Hilfe von weit verbreiteten quantitativen und qualitativen Kenngrößen wie Receiver Operating Characteristic (ROC) Kurven oder erwartete Kostenkurven.<br />
de
dc.description.abstract
Marketing problems commonly involve classification of customers into "buyer" versus "non-buyer" or "responders" versus "non-responders".<br />These cases usually require binary classification models such as logistic regression.<br />This thesis reviews promising biased estimation techniques applied to logistic regression for the purpose of profiling and classifying higher-dimensional marketing data. The main objective of the thesis is the comparison of the predictive performance of the individual classifiers, taking widely used quantitative and qualitative measures into account, including receiver operating characteristics (ROC) and expected cost curves.<br />
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dc.language
English
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dc.language.iso
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Logistische Regression
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dc.subject
Lasso
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dc.subject
Ridge
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dc.subject
Elastic-Net
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dc.subject
Klassifizierungsprobleme
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dc.subject
Data-Warehouse
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dc.subject
Data-Mining
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dc.subject
Hauptkomponentenanalyse
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ROC-Kurve
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dc.subject
Partial Least Squares
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dc.subject
logistic regression
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dc.subject
Lasso
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dc.subject
Ridge
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Elastic-Net
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dc.subject
classification problems
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dc.subject
Data-Warehouse
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dc.subject
Data-Mining
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dc.subject
Principal Component Analysis
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ROC-curve
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dc.subject
Partial Least Squares
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dc.title
Using penalized logistic regression models for predicting the effects of advertising material