Прогнозна цiноутворююча модель для товарiв з холодним стартом

Loading...
Thumbnail Image
Date
2024
Authors
Величко, Ростислав
Дрiнь, Світлана
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
В данiй роботi була розроблена цiноутворююча модель для товарiв з холодним стартом за допомогою моделей градiєнтного бустингу. Метод градiєнтного бустiнгу (Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)- це ансамблевий метод машинного навчання, який використовується для вирiшення завдань регресiї, класифiкацiї та iнших задач. Даний метод вперше був запропонований Джеромом Фрiдманом в 1999 роцi. Дана модель може бути корисним iнструментом для вирiшення задач цiноутворення та прогнозування попиту на товари.
Description
Keywords
SKU, модель градiєнтного бустiнгу, апроксимацiя, GBDT, MSE (середньоквадратична помилка), MAE (середня абсолютна помилка), Conference materials
Citation
Величко Р. А. Прогнозна ціноутворююча модель для товарів з холодним стартом / Р. А. Величко, С. С. Дрінь // XII Всеукраїнська наукова конференцiя молодих математикiв, Київ, 9-11 травня 2024 р. : [збірник тез /оргком.: Глибовець А. М. та ін.] ; Нацiональний унiверситет Києво-Могилянська академiя" [та ін.]. - [Київ : б. в.], 2024. - С. 118-119.