UzIndex Research RepositoryИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И АНАЛИЗ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА И ПОВЕДЕНИЯ КЛИЕНТОВМахсудУсмоновauthorДурдонаАхматоваauthorСевинчНегматоваauthorВ 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, k-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 F1, кривая ROC, AUC, среднеквадратическая ошибка, R-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.2024-07-04Article

For work being deposited by its own author: In self-archiving this collection of files and associated bibliographic metadata, I grant UzIndex Research Repository the right to store them and to make them permanently available publicly for free on-line. I declare that this material is my own intellectual property and I understand that UzIndex Research Repository does not assume any responsibility if there is any breach of copyright in distributing these files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their copyright on the title page of their work.)

For work being deposited by someone other than its author: I hereby declare that the collection of files and associated bibliographic metadata that I am archiving at UzIndex Research Repository is in the public domain. If this is not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright that distributing these files or metadata may entail.

Clicking on the Deposit Item Now button indicates your agreement to these terms.