Методы и алгоритмы оценки задержек на основе моделей машинного обучения

Аннотация

В данном исследовании рассматривается разработка методов и алгоритмов для оценки задержек на основе моделей машинного обучения. В частности, были разработаны интеллектуальные модели и алгоритмы для анализа задержек в продажах в экономической сфере. Процесс начался с подготовки набора данных для анализа задержек продаж. Были разработаны алгоритмы на основе моделей машинного обучения, таких как логистическая регрессия и случайный лес, для обучения на подготовленных данных. Кроме того, эти алгоритмы были оптимизированы с использованием методов градиентного спуска. Были получены экспериментальные результаты с использованием разработанных алгоритмов, а точность моделей была тщательно проанализирована. Результаты показывают, что алгоритм на основе случайного леса превзошёл логистическую регрессию, достигнув более высокой точности и надёжности при выявлении потенциальных задержек. Предлагаемый подход подчёркивает важность предварительной обработки данных, инженерии признаков и применения метрик оценки моделей, таких как Accuracy, Recall, Precision и F1 Score, для обеспечения эффективности моделей выявления задержек. Полученные результаты свидетельствуют о том, что интеграция технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в процессы прогнозирования продаж и управления задержками может значительно повысить эффективность принятия решений, снизить операционные риски и улучшить распределение ресурсов в экономическом секторе.