- Tytuł:
-
Prognozowanie dziennych obrotów przedsiębiorstwa za pomocą algorytmu XGBoost – studium przypadku
Forecasting daily turnover using XGBoost algorithm – a case study - Autorzy:
- Wójcik, Filip
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/586257.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
- Tematy:
-
Prognozowanie
Sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe
Artificial intelligence
Forecasting
Machine learning - Opis:
-
Celem niniejszego artykułu było zbadanie możliwości wykorzystania
algorytmu Extreme Gradient Boosting (XGBoost) jako narzędzia prognozowania obrotów
przedsiębiorstwa. Na studium przypadku wybrano udostępnione przez firmę Rossmann
(wraz z prośbą o opracowanie innowacyjnej metody prognozowania) dane, obejmujące
informacje z mikro- i makrootoczenia oraz obrotów 1115 oddziałów. Działanie
algorytmu porównano z klasycznymi modelami SARIMAX i Holta–Wintersa, wykorzystując
walidację krzyżową oraz testy statystycznej istotności różnic trafności predykcji.
Badano metryki średniego błędu procentowego, współczynnik Theila oraz skorygowany
współczynnik determinacji. Wyniki przekazano do weryfikacji firmie Rossmann. Potwierdzono,
iż XGBoost po zastosowaniu odpowiedniej obróbki danych i sposobu uczenia
osiąga lepsze rezultaty niż modele klasyczne.
The goal of this paper was to investigate use of the Extreme Gradient Boosting XGBoost algorithm as a forecasting tool. The data provided by the Rossman Company, with a request to design an innovative prediction method, has been used as a base for this case study. The data contains details about micro- and macro-environment, as well as turnover of 1115 stores. Performance of the algorithm was compared to classical forecasting models SARIMAX and Holt–Winters, using time-series cross validation and tests for statistical importance in prediction quality differences. Metrics of root mean squared percentage error (RMSPE), Theil’s coefficient and adjusted correlation coefficient were analyzed. Results where then passed to Rossman for verification on a separate validation set, via Kaggle.com platform. Study results confirmed, that XGBoost, after using proper data preparation and training method, achieves better results than classical models. - Źródło:
-
Studia Ekonomiczne; 2018, 375; 121-140
2083-8611 - Pojawia się w:
- Studia Ekonomiczne
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł