Процесс моделирования спроса на товары с использованием алгоритмов машинного обучения

The process of modeling product demand using machine learning algorithms

Авторы

  • Мирзаян Камилов
  • Мирзаакбар Худайбердиев
  • Ойимбуш Алимжанова

Ключевые слова:

линейная регрессия, прогнозирование спроса, анализ данных, электронная коммерция, зависимость переменных, машинное обучение, эффективность моделирования.

Аннотация

В данной статье исследуется процесс моделирования спроса на товары с применением методов машинного обучения. Каждый метод оценивается по точности прогноза, способности адаптироваться к изменениям на рынке и времени обучения. Целью исследования является определение наиболее эффективного метода для прогнозирования спроса на товары.

Библиографические ссылки

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.

Опубликован

2024-06-05

Как цитировать

Камилов, М., Худайбердиев, М., & Алимжанова, О. (2024). Процесс моделирования спроса на товары с использованием алгоритмов машинного обучения : The process of modeling product demand using machine learning algorithms. Потомки Аль-Фаргани, 1(2), 249–254. извлечено от https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/326