دانلود مقاله انگلیسی رایگان:پیش بینی و توضیح فساد در سراسر کشور: رویکرد یادگیری ماشینی - 2020
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Predicting and explaining corruption across countries: A machine learning approach Predicting and explaining corruption across countries: A machine learning approach
    Predicting and explaining corruption across countries: A machine learning approach

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2020


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Predicting and explaining corruption across countries: A machine learning approach


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    پیش بینی و توضیح فساد در سراسر کشور: رویکرد یادگیری ماشینی


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Government Information Quarterly, 37 (2020) 101407: doi:10:1016/j:giq:2019:101407


    نویسنده:

    Marcio Salles Melo Limaa, Dursun Delenb,⁎


    چکیده انگلیسی:

    In the era of Big Data, Analytics, and Data Science, corruption is still ubiquitous and is perceived as one of the major challenges of modern societies. A large body of academic studies has attempted to identify and explain the potential causes and consequences of corruption, at varying levels of granularity, mostly through theoretical lenses by using correlations and regression-based statistical analyses. The present study approaches the phenomenon from the predictive analytics perspective by employing contemporary machine learning techniques to discover the most important corruption perception predictors based on enriched/enhanced nonlinear models with a high level of predictive accuracy. Specifically, within the multiclass classification modeling setting that is employed herein, the Random Forest (an ensemble-type machine learning algorithm) is found to be the most accurate prediction/classification model, followed by Support Vector Machines and Artificial Neural Networks. From the practical standpoint, the enhanced predictive power of machine learning algorithms coupled with a multi-source database revealed the most relevant corruption-related information, contributing to the related body of knowledge, generating actionable insights for administrator, scholars, citizens, and politicians. The variable importance results indicated that government integrity, property rights, judicial effectiveness, and education index are the most influential factors in defining the corruption level of significance
    Keywords: Corruption perception | Machine learning | Predictive modeling | Random forest | Society policies and regulations |Government integrity | Social development


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 15
    حجم فایل: 1429 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 1

حدیثه کرمی[1400/3/16]

لطفا هزینه دقیق ترجمه کامل را به من اطلاع دهید


الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 10943 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 10943 :::::::: افراد آنلاین: 72