РЕАЛИЗАЦИЯ РЕГРЕССИОННЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТОВАРНОГО СПРОСА С ПОМОЩЬЮ ЯЗЫКА R - Пивкин, К С (Интеллектуальные системы в производстве, 2018)
Рассматривается регрессионный анализ как ключевой метод прогнозирования величины товарного спроса. Приводится список методов, являющихся наиболее эффективными для расчета оценки прогноза: линейная регрессия с регуляризацией, регрессия на основе опорных векторов, метод случайного леса. Необходимые расчеты реализуются на языке программирования R с использованием как базового функционала, так и расширений, которые обеспечивают возможность использования рассматриваемых методов. В качестве входящих данных используются показатели работы магазина и товарные характеристики. Определяется метрика качества результата работы алгоритмов - среднеквадратическое отклонение ошибки. Проводится разделение выборки данных на обучающую и тестовую, последовательно рассчитываются результаты для каждого приведенного алгоритма. Делаются выводы о том, что для рассматриваемой выборки наилучший результат дает алгоритм случайного леса. Выводится степень корреляционной связи между прогнозами по разным алгоритмам, на основе которой высказывается предположение о возможном совместном использовании прогнозов. Исходя из этого строится простейшая комбинация алгоритмов - арифметическое среднее. Данный ансамбль алгоритмов оказался лучше всех рассмотренных методов прогнозирования, взятых по отдельности. Определяется план дальнейшего исследования по созданию комитета алгоритмов на основании методов бэггинга, бустинга или стэкинга.