Предсказание количества кандидатов на закупку
Аннотация
Вострецов П.А., ПРЕДСКАЗАНИЕ КОЛИЧЕСТВА КАНДИДАТОВ НА ЗАКУПКУ
Выпускная магистерская работа: стр. 55, рис. 5, источников 6.
Ключевые слова: ЗАКУПКИ, КАНДИДАТЫ, РЕГРЕССИЯ, ГРАДИЕНТНЫЙ БУСТИНГ, НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
Объект исследования – закупки.
Цель работы – получение модели предсказания количества кандидатов на закупку.
В процессе работы были изучены различные подходы к предобработке текстовых данных и обработке данных с помощью нейронных сетей, проведен анализ этих подходов и сравнение результатов. Результаты, полученные с использованием нейронных сетей, были сравнены с результатами применения градиентного бустинга на тех же данных.
В результате исследований была найдена структура нейронной сети, которая превосходит градиентный бустинг по качеству предсказаний.
Pavel A. Vostretsov, PREDICTION OF NUMBER OF CANDIDATES FOR PURCHASE
Master’s degree dissertation: 55 pages, 5 pictures, 6 references.
Keywords: PURCHASES, CANDIDATES, REGRESSION, GRADIENT BOOSTING, NEURAL NETWORK
The object of study – purchases.
The aim of study – to build a model that can predict number of candidates for purchase.
During this work different approaches were studied to text preprocessing and data processing using neural networks, analysis and comparison of these results was made. Results of neural networks prediction were compared to results of gradient boosting predictions for the same data.
As a result of this research, a structure of neural network was found that is superior in quality to gradient boosting models.
Выпускная магистерская работа: стр. 55, рис. 5, источников 6.
Ключевые слова: ЗАКУПКИ, КАНДИДАТЫ, РЕГРЕССИЯ, ГРАДИЕНТНЫЙ БУСТИНГ, НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
Объект исследования – закупки.
Цель работы – получение модели предсказания количества кандидатов на закупку.
В процессе работы были изучены различные подходы к предобработке текстовых данных и обработке данных с помощью нейронных сетей, проведен анализ этих подходов и сравнение результатов. Результаты, полученные с использованием нейронных сетей, были сравнены с результатами применения градиентного бустинга на тех же данных.
В результате исследований была найдена структура нейронной сети, которая превосходит градиентный бустинг по качеству предсказаний.
Pavel A. Vostretsov, PREDICTION OF NUMBER OF CANDIDATES FOR PURCHASE
Master’s degree dissertation: 55 pages, 5 pictures, 6 references.
Keywords: PURCHASES, CANDIDATES, REGRESSION, GRADIENT BOOSTING, NEURAL NETWORK
The object of study – purchases.
The aim of study – to build a model that can predict number of candidates for purchase.
During this work different approaches were studied to text preprocessing and data processing using neural networks, analysis and comparison of these results was made. Results of neural networks prediction were compared to results of gradient boosting predictions for the same data.
As a result of this research, a structure of neural network was found that is superior in quality to gradient boosting models.