Predicting Reach to Find Persuadable Customers: Improving Uplift Models for Churn Prevention

Référence Lecture notes in computer science, 12986 LNAI, page (44-54)
Publication Publié, 2021-01-01

Article révisé par les pairs

Partial counterfactual identification and uplift modeling: theoretical results and real-world assessment
par Verhelst, Theo , Mercier, Denis , Shrestha, Jeevan , Bontempi, Gianluca
Publication 2023-03-01
Causal and predictive modeling of customer churn:Lessons learned from empirical and theoretical research
par Verhelst, Theo
Publication Faculté des Sciences – Informatique, Bruxelles, Université libre de Bruxelles, 2024-01-29
On many-objective feature selection and the need for interpretability
par Njoku, Uchechukwu U.F. , Abelló, Alberto , Bilalli, Besim , Bontempi, Gianluca
Publication 2025-04
Flag transitive geometries with trialities and no dualities coming from Suzuki groups
par Leemans, Dimitri , Stokes, Klara , Tranchida, Philippe
Publication 2025-07-01
Greybox Learning of Languages Recognizable by Event-Recording Automata
par Majumdar, Anirban , Mukherjee, Sayan , Raskin, Jean-François
Publication 2025

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