АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН НА АВИАБИЛЕТЫ
DOI:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2023.13.1.007Ключевые слова:
данные, анализ, регрессия, алгоритм, авиакомпании, машинное обучениеАннотация
Статья рассматривает сравнительный анализ нескольких современных алгоритмов машинного обучения для прогнозирования цен на авиабилеты на наиболее популярные авиакомпании Казахстана. В рамках эксперимента были выполнены все необходимые этапы построения моделей машинного обучения и были рассмотрены возможные альтернативы. Важным элементом такого рода задач является предварительная обработка данных, которая имеет решающее значение в любом проекте машинного обучения. Данные работы включали в себя процесс очистки данных и использование дополнительных наборов данных для улучшения качества результатов. Набор алгоритмов, рассматриваемых в данной работе, был достаточно широк, и использование алгоритмов бустинга и бэггинга показало себя с положительной стороны. Результаты работы, полученные с использованием метрик для регрессионных задач, могут быть признаны удовлетворительными, и отображают понятные и читаемые тренды в данных. Для улучшения результатов на будущие исследования необходимо использовать набор данных за более длительный период времени и исключить искусственные факторы, которые могут оказывать влияние на формирование цен. Следует учитывать, что основные покупки авиабилетов приходятся на казахстанские авиакомпании, которые сильно подвержены государственному регулированию и экономической ситуации в стране.
Скачивания
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en