Применение метода случайного леса для анализа покупательной способности
Автор: Маликов А.В., Медведев К.Ю., Хаитов Т.А.А., Вечерская С.Е.
Рубрика: Управление сложными системами
Статья в выпуске: 2, 2023 года.
Бесплатный доступ
Основной задачей работы является применение метода машинного обучения в реальной бизнес-ситуации. Выбран такой метод машинного обучения, как случайный лес. Описаны преимущества данного алгоритма, а также подробно изложен процесс разработки - с нуля до корректно функционирующей модели, способной автоматически классифицировать новых клиентов магазина по их платежеспособности и покупательной способности. Итоговая точность модели составила ® 81 %. Внедрение предложенного инструмента позволит автоматизировать бизнес-процесс анализа покупателей по их платежеспособности и повысить эффективность использования временных и человеческих ресурсов.
Машинное обучение, метод случайного леса, алгоритмы машинного обучения, задачи классификации, анализ данных, анализ платежеспособности покупателей
Короткий адрес: https://sciup.org/148326844
IDR: 148326844 | DOI: 10.18137/RNU.V9187.23.02.P.141
Список литературы Применение метода случайного леса для анализа покупательной способности
- Воронцов К.В. Машинное обучение: курс лекций // MachineLearning.ru. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций,_К.В.Воронцов)# (дата обращения: 17.06.2023).
- Feature importance // Scikit learn. URL: https://inria.github.io/scikit-learn-mooc/python_scripts/dev_features_importance.html (дата обращения: 17.06.2023).
- Python. URL: https://www.python.org/(дата обращения: 17.06.2023).
- Pandas. URL: https://pandas.pydata.org/(дата обращения: 17.06.2023).
- Scikit-learn. Machine Learning in Python // Scikit learn. URL: https://scikit-learn.org/stable/index. html (дата обращения: 17.06.2023).
- Технологии интеллектуального анализа данных: Методическое пособие. URL: http://ftp.csdep.mephi.ru/kiselev/BD%26DM/Module04/BD%26DM04L.pdf (дата обращения: 17.06.2023).
