Пять технологий машинного обучения для прогнозирования продаж

Сomparing Linear Regression, Random Forest Regression, XGBoost, LSTMs, and ARIMA Time Series Forecasting

Прогнозирование продаж является общепринятым и важнейшим вариантом использования машинного обучения (ML). Прогнозы продаж могут применяться для:
— определения целевых показателей
— постепенного повышения эффективности новых проектов
— планирования ресурсозатрат в соответствии с ожидаемым спросом
— прогнозирования будущих финансовых затрат.

В статье по ссылке вы найдете 5 различных моделей реализации ML-проектор для прогнозирования продаж. Примеры данных были опубликованы в Kaggle, а полный код находится на GitHub

Полный текст статьи тут