@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209879,
 author = {足利, 太嘉 and 松井, 藤五郎 and 武藤, 敦子 and 森山, 甲一 and 犬塚, 信博},
 issue = {6},
 month = {Mar},
 note = {本稿では，近年盛んに行われているデータマイニングの中でも所属先の変化に伴う組織の成績に着目し，分析を行った．所属先の変化に関係がある，加入者数，継続者数，脱退者数を用いることで組織の成績にどのくらいの影響があるのか，有効であるかをロジスティック回帰を用いて MLB の前年度のチーム成績から次年度の成績の予測を行い，加入者数，継続者数，脱退者数の有効性を示すことに成功した．また所属先の変化に個人成績のを考慮した変数を用いることでの予測精度の向上を試みた．},
 title = {機械学習を用いた所属メンバー入れ替え数による組織のパフォーマンス変化の分析},
 year = {2021}
}