Вопрос или проблема
У меня есть набор данных о продажах продуктов. В этом наборе данных есть случаи, когда происходят markdown-скидки. Исторически, обычно в данных ранее было 30% скидок, когда продукты продавались лучше, а комбинации скидок 30% и 50% применялись в конце сезона, когда продажи продуктов были хуже. Сейчас я строю модель для прогнозирования продаж без скидок, со скидками 30% и 50%. Однако я замечаю, что модель предсказывает, что больше продуктов будет продаваться со скидкой 30%, чем со скидкой 50% на заданной неделе, и хотя это технически соответствует тому, что исторически показывают данные, это не имеет смысла на практике. Как мне решить эту проблему, чтобы модель лучше видела влияния скидок 30% и 50%?
Я пробовал поиграться с PyCaret и получил модель XGBoost, которая очень хорошо работает с данными, около 0.85 r2. Но когда я извлекаю данные и делаю прогнозы, я обнаруживаю, что только 8% моих прогнозов приводят к более высоким продажам, когда продукты имеют скидку 50% по сравнению с 30%.
Ответ или решение
Уменьшение переобучения модели на одном подмножестве данных — это важная задача в области машинного обучения, особенно когда дело касается исторических данных о продажах, которые могут содержать сложные зависимости и аномалии. В вашем случае, когда вы пытаетесь моделировать влияние товарных скидок на объемы продаж, необходимо принять во внимание несколько компонентов.
1. Понимание данных и их структуры
Перед тем как перейти к улучшению модели, важно провести глубокий анализ данных. Убедитесь, что вы знаете:
- Как именно распределены скидки (какие продукты чаще подвергались большей скидке?).
- Какие другие факторы влияют на продажи (сезонность, категории продуктов, конкуренция и т.д.).
- Есть ли аномалии или выбросы в данных, которые могут исказить результаты моделирования.
2. Обработка признаков
Для повышения качества предсказания очень важно правильно обработать признаки. Рекомендуется:
- Создать новые признаки, которые отражали бы взаимодействие между скидками и другими факторами. Это могут быть выведенные переменные, такие как «соотношение скидки к времени», которые могли бы лучше показать влияние скидки на продажи.
- Нормализовать и стандартизировать данные, чтобы избежать искажений из-за различий в масштабах признаков.
3. Увеличение объема обучающей выборки
Иногда переобучение может происходить из-за недостатка разнообразия в обучающей выборке:
- Используйте методы увеличения выборки (data augmentation), чтобы создать новые экземпляры данных, которые будут представлять различные сценарии использования скидок.
- Соберите дополнительные данные о продажах, если это возможно, особенно данные на уровне точек продаж или более детализированные сведения о потребительских привычках.
4. Настройка модели и регуляризация
XGBoost является мощным инструментом, но его эффективность можно увеличить с помощью:
- Регуляризации: Используйте параметры, такие как
alphaиlambda, чтобы предотвратить переобучение. - Используйте кросс-валидацию для выбора оптимальных гиперпараметров, что поможет избежать переобучения на одном подмножестве данных.
5. Анализ результатов
Когда модель готова, важно внимательно проанализировать ее предсказания:
- Сравните предсказания модели против исторических данных плотности и визуализируйте изменения в продажах на основе различных скидок. Это поможет вам увидеть, где модель может ошибаться.
- Используйте метрики оценки качества (как RMSE или MAE) не только на обучающей выборке, но и на отложенной тестовой выборке, чтобы получать более точные результаты.
6. Постоянное обучение и сопровождение модели
Создание качественной модели — это не конец, а начало процесса. Необходимо:
- Периодически переобучать модель на новых данных, чтобы учитывать текущие изменения в поведении клиентов и рынке.
- Следить за показателями производительности и адаптировать модель по мере изменения условий.
С применением вышеперечисленных методов вы сможете добиться более точного моделирования влияния различных скидок на объемы продаж, что в свою очередь приведет к более действенным бизнес-стратегиям.