The process of modeling product demand using machine learning algorithms
The process of modeling product demand using machine learning algorithms
Keywords:
linear regression, demand forecasting, data analysis, electronic commerce, variable dependence, machine learning, modeling efficiency.Abstract
This article investigates the process of modeling demand for goods using machine learning methods. Each method is evaluated based on forecast accuracy, adaptability to market changes, and training time. The aim of the research is to determine the most effective method for forecasting demand for goods.
References
Список литературы
Дасаева, Д. А., & Мокшин, В. В. (2022). ОБЗОР МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА НА ОНЛАЙН ПЛОЩАДКАХ.
Капитонова, Е. А. (2020). Прогнозирование цен на жилье на основе модели линейной регрессии. PHYSICS AND MATHEMATICS, 14.
Мезенин, А., Салихова, М., & Побединский, В. (2023). ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МЕТОДОМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ MACHINE LEARNING FORECASTING. ББК 30 Р 68, 287.
Yerlankyzy, A. (2023). АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, 4(4), 56-65.
Зюсько, К. Д. (2020). Прогноз спроса на товар с помощью нейронных сетей в условиях меняющейся размерности входных данных. Экономика и качество систем связи, (1 (15)), 36-41.
Дрогобыцкий, И. Н. (2023). МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДСКАЗАНИЙ И ОЖИДАНИЙ. Вестник Таганрогского института управления и экономики, (2 (38)), 3-8.
Зюсько, К. Д. (2020). Прогноз спроса на товар с помощью нейронных сетей в условиях меняющейся размерности входных данных. Экономика и качество систем связи, (1 (15)), 36-41.
Additional Files
Published
How to Cite
License
Copyright (c) 2024 Мирзаян Камилов, Мирзаакбар Худайбердиев, Ойимбуш Алимжанова
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
