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Die Absatz- und Umsatzzahlen für jedes einzelne Produkt werden jetzt von großen Supermarktzentralen, den so genannten Big Marts, verfolgt, um den möglichen Inlandsverbrauch vorherzusagen und die Bestandskontrolle zu überprüfen. Bei der Untersuchung des Datenbankservers des Data Warehouse werden häufig Unstimmigkeiten und allgemeine Muster festgestellt. Diese Statistiken können von Unternehmen wie Big Mart genutzt werden, um mit Hilfe verschiedener Methoden des maschinellen Lernens potenzielle Produktverkäufe zu prognostizieren. In diesem Projekt haben wir mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens wie lineare Regression, Ridge-Regression, Lasso-Regression, Entscheidungsbaum-Regression, Random-Forest-Regression, Support-Vector-Regressor, Adaboost-Regressor, XGBoost-Regression verwendet, um die Verkäufe der Produkte im Big Mart vorherzusagen. Wir stellen fest, dass von den genannten Algorithmen XGBoost Regression am besten bei der Vorhersage des Verkaufsvolumens funktioniert. Daher haben wir ein Modell mit XGBoost Regression erstellt und es feinabgestimmt, um die Genauigkeit weiter zu verbessern.
About the author
Dr. K. Venkata Naganjaneyulu atualmente trabalhando como professor do Departamento CSE no Lords Institute of Engineering and Technology (uma instituição autônoma), afiliado à Osmania University, Hyderabad, Telangana State, Índia. O Dr. K Venkata Naganjaneyulu trabalhou como professor do Departamento de Ciência de Dados CSE no Grupo de Instituições de StMary, Hyderabad, JNTU, TS.
