Показать сокращенную информацию
The income prediction module of the retail store's network
Автор | Pakhomova, K. | |
Автор | Peresunko, P. | |
Автор | Videnin, S. | |
Автор | Soroka, E. | |
Дата внесения | 2020-01-20T07:14:21Z | |
Дата, когда ресурс стал доступен | 2020-01-20T07:14:21Z | |
Дата публикации | 2019-09 | |
Библиографическое описание | Pakhomova, K. The income prediction module of the retail store's network [Текст] / K. Pakhomova, P. Peresunko, S. Videnin, E. Soroka // Applied Methods of Statistical Analysis. Statistical Computation and Simulation - AMSA'2019. — 2019. — С. 428-435 | |
URI (для ссылок/цитирований) | http://amsa.conf.nstu.ru/amsa2019/proceedings/AMSA2019-proceedings.pdf | |
URI (для ссылок/цитирований) | https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/128666 | |
Описание | Текст статьи не публикуется в открытом доступе в соответствии с политикой журнала. | |
Аннотация | Данный сборник ежегодно проходит индексацию в базе Scopus, в этом году организаторы уже отправили сборник на индексацию. The main idea of this paper focused on the development of a program module, which predicts the pharmacy retail income by the machine learning theory. Beyond that, we want to introduce the best prediction model, which has learned by speci c retail dataset. Notice, the architecture of program involves dynamic upload dataset, by Yandex" Internet service. The dataset represents the set of features and set of retail points, however in this task, the features describe the pharmacy industry. So on the rst step will analyze the dataset and found out the correlation of the features. Next, will select the relevant features, which a ect on income rate of the retail point. The last one will introduce to the prediction income Average model. In the last, will compare the three mod- els, there is Average model, Gradient Boosting Regression and Random Forest Regression. | |
Тема | Feature selection | |
Тема | Income prediction | |
Тема | Machine Learning | |
Тема | Articial Intelligence | |
Название | The income prediction module of the retail store's network | |
Тип | Journal Article | |
Тип | Published Journal Article | |
Страницы | 428-435 | |
ГРНТИ | 20.53.19 | |
Дата обновления | 2020-01-20T07:14:20Z | |
Институт | Институт космических и информационных технологий | |
Подразделение | Кафедра информационных систем | |
Журнал | Applied Methods of Statistical Analysis. Statistical Computation and Simulation - AMSA'2019 | |
Квартиль журнала в Scopus | без квартиля |