https://uzindex.com/id/eprint/3663 2026-10-06T03:00:07Z info:eu-repo/semantics/descriptiveMetadata https://uzindex.com/id/eprint/3663/ ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И АНАЛИЗ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА И ПОВЕДЕНИЯ КЛИЕНТОВ Усмонов, Махсуд Ахматова, Дурдона Негматова, Севинч <p><em>В этой статье исследуется применение алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных для прогнозирования спроса и поведения клиентов. Благодаря увеличению доступности огромных объемов данных и развитию методов машинного обучения организации могут использовать эти инструменты для получения информации о предпочтениях клиентов, прогнозирования моделей спроса и принятия решений на основе данных. В статье обсуждаются несколько часто используемых алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия, случайный лес, повышение градиента, машины опорных векторов, нейронные сети, </em><em>k</em><em>-ближайшие соседи и наивный Байес , которые доказали свою эффективность в задачах прогнозирования поведения клиентов. Также обсуждаются соображения по выбору алгоритма, включая доступность данных, интерпретируемость, масштабируемость и сложность модели. Кроме того, в статье освещаются метрики оценки, обычно используемые для оценки производительности этих алгоритмов, такие как точность, прецизионность, полнота, показатель </em><em>F</em><em>1, кривая </em><em>ROC</em><em>, </em><em>AUC</em><em>, среднеквадратическая ошибка, </em><em>R</em><em>-квадрат, подъем и средняя средняя точность. Понимая и применяя эти методы, организации могут получить конкурентное преимущество, точно прогнозируя спрос и эффективно ориентируясь на свою клиентскую базу.</em></p> 2024-07-04 Article NonPeerReviewed application/pdf en https://uzindex.com/id/eprint/3663/1/%D0%98%D0%A1%D0%A1%D0%9B%D0%95%D0%94%D0%9E%D0%92%D0%90%D0%9D%D0%98%D0%95_%D0%90%D0%9B%D0%93%D0%9E%D0%A0%D0%98%D0%A2%D0%9C%D0%9E%D0%92_%D0%9C%D0%90%D0%A8%D0%98%D0%9D%D0%9D%D0%9E%D0%93%D0%9E_%D0%9E%D0%91%D0%A3%D0%A7%D0%95%D0%9D%D0%98%D0%AF_%D0%98_%D0%90%D0%9D%D0%90%D0%9B%D0%98%D0%97_%D0%91%D0%9E%D0%9B%D0%AC%D0%A8%D0%98%D0%A5_.pdf Усмонов, Махсуд and Ахматова, Дурдона and Негматова, Севинч (2024) ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И АНАЛИЗ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА И ПОВЕДЕНИЯ КЛИЕНТОВ. INTERNATIONAL JOURNAL OF RECENTLY SCIENTIFIC RESEARCHER'S THEORY, 2 (7). pp. 85-96. ISSN 2992-8885 info:eu-repo/semantics/objectFile info:eu-repo/semantics/humanStartPage