Dự báo thuê bao viễn thông có nguy cơ rời mạng : - Lâm, Thế Diễn (Trường Đại học Cần Thơ, 2020)
Nghiên cứu tổng quan về các kỹ thuật xử lý dữ liệu thô, xử lý dữ liệu mất cân bằng và xây dựng mô hình dự báo phân lớp, triển khai thành công mô hình dự báo phân lớp trên tập dữ liệu thuê bao viễn thông internet cáp quang. Sử dụng ứng dụng Weka trong việc xử lý dữ liệu mất cân bằng và xây dựng mô hình dự báo, bên cạnh đó cũng đã phát triển được một được một công cụ hiển thị trực quan việc xử lý dữ liệu thuê bao viễn thông internet cáp quang thô sẵn sàng đưa vào xây dựng mô hình và chức năng tự động thay đổi các giá trị K láng giềng, giá trị Cost trong các thuật toán KNN và LibSVM. Thực nghiệm trên 03 tập dữ liệu gốc năm 2018, 2019 và 2020 với 4 phương pháp xử lý dữ liệu khác nhau cho kết quả thuật toán Boosting có kết quả độ đo AUC cao nhất trên tất cả các tập dữ liệu. Thuật toán Decision Tree cho kết quả độ chính xác cao nhất trên các tập dữ liệu. Thuật toán SVM có kết quả độ đo AUC thấp nhất, thuật toán KNN có kết quả độ chính xác thấp nhất