【摘 要】
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对于商品的销售,商家最看重的就是销售额。为了有效地减小营业损失、提高商场盈利,需要对商场的销售情况做出准确的预测。本文针对大型商场销售数据的特点,分析可能影响商品销售的商品本身因素和外部环境因素。阐述了包括监督学习、模型的选择与评估、误差与过拟合等统计理论知识。在此基础上,阐述了当前应用广泛的决策树模型。基于决策树模型,为减小过拟合提高模型的泛化能力,建立了基于决策树和集成思想的梯度提升决策树模型
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对于商品的销售,商家最看重的就是销售额。为了有效地减小营业损失、提高商场盈利,需要对商场的销售情况做出准确的预测。本文针对大型商场销售数据的特点,分析可能影响商品销售的商品本身因素和外部环境因素。阐述了包括监督学习、模型的选择与评估、误差与过拟合等统计理论知识。在此基础上,阐述了当前应用广泛的决策树模型。基于决策树模型,为减小过拟合提高模型的泛化能力,建立了基于决策树和集成思想的梯度提升决策树模型,并与BP神经网络模型进行对比。针对梯度提升决策树模型中只使用了一阶导数的不足,以及更好地避免过拟合,建立了效果更好的XGBoost模型。本文对2013年的销售数据进行了预测。通过建立特征工程,进而建立了预测模型。实验结果表明,梯度提升决策树模型和BP神经网络模型相比决策树模型,预测效果在一定程度上得到了提升,但运行时间比较长。XGBoost模型在防止过拟合的同时,提高了运行速度。因此,XGBoost模型表现最好。
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