Применение модели «случайный лес» при анализе производственных бизнес-процессов

Актуальность статьи обусловлена увеличением объема данных, генерируемых промышленными предприятиями в реальном времени, и необходимостью выявления закономерностей, влияющих на эффективность производственных процессов. Традиционные методы анализа данных зачастую недостаточны для учета сложной природы этих данных, что создает потребность в современных технологиях, таких как машинное обучение. Цель исследования исследование преимуществ и недостатков при формировании модели «Случайный лес» при использовании её на предприятиях, изучение её роли в повышении эффективности и оптимизации производственных систем. Основными задачами данного исследования являются: определить метод построения и методики работы модели «Случайный лес», выявить способы применения модели «Случайный лес» в условиях анализа производственных бизнес-процессов, выделить преимущества, недостатки и дать рекомендации применения модели «Случайный лес» в промышленности. Исследование основано на анализе теоретических и практических подходов к использованию модели «Случайный лес». Проведенное исследование показало высокую эффективность модели «Случайный лес» в прогнозировании и анализе производственных данных. Были выявлены ключевые преимущества, такие как устойчивость к переобучению, возможность работы с большими объемами данных и высокая точность предсказаний. Также отмечены недостатки, связанные с длительностью обучения и чувствительностью к отсутствию данных. Применение модели «Случайный лес» способно оказать положительное влияние на оптимизацию производственных процессов и принятие управленческих решений. Рекомендовано использовать качественные наборы данных и параллельное применение других моделей машинного обучения для повышения точности прогнозов.