To classify the airline market segm

To classify the airline market segment between LCAs and FSAs markets after the
entry of LCAs in Thailand
(2) To compare the performance of Neural Networks and Logit models in the
classification of airline passengers
(3) To enhance the performance of the classifiers by applying “selective learning”
technique
(4) To investigate who are the passengers in the overlapping segment

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การแบ่งเซ็กเมนต์ตลาดสายการบินระหว่าง LCAs และ FSAs ตลาดหลังจากรายการของ LCAs ในประเทศไทย (2) เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครือข่ายประสาทและ Logit รุ่นในการการจัดประเภทของผู้โดยสารสายการบิน (3) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของคำหลักภาษาการใช้ "เลือกเรียน"เทคนิค (4) การตรวจสอบที่มีผู้โดยสารในเซ็กเมนต์ซ้อนทับกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจำแนกกลุ่มตลาดสายการบินระหว่าง LCAs และ FSAs ตลาดหลังจาก
การเข้ามาของ LCAs ในประเทศไทย
(2) เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทและ Logit รูปแบบในการ
จัดหมวดหมู่ของผู้โดยสารสายการบิน
(3) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของตัวจําแนกโดยใช้ " การเรียนรู้การเลือก "
เทคนิค
(4) ในการตรวจสอบที่มีผู้โดยสารในส่วนที่ทับซ้อน