Вопрос или проблема
У меня есть данные по заказам за предыдущий год, содержащие информацию о продукте и продавце, продавшем продукт. У меня есть информация о продукте, категории продукта, продавце, адресе доставки, цене и т. д. Объем базы данных составляет более 100 000 строк. Теперь мне нужно предложить продавца для совершенно нового продукта, исходя из имеющихся у меня данных. Я пробовал использовать TF-IDF, чтобы найти похожие продукты той же категории для предложений продавцов, и я получил точность 70%. Затем я попробовал использовать алгоритм случайного леса и, к сожалению, получил точность всего 40%. Я не могу найти подходящий подход для моего случая. Как я могу подойти к данной задаче?
Таблица соответствия продукта и продавца выглядит следующим образом:
| productId | sellerId | price | purchase Date | deliveryAddressId |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 100 | 9-01-2012 | 4 |
| 2 | 12 | 400 | 1-08-2020 | 4 |
| 1 | 1 | 123 | 4-09-2020 | 1 |
| 2 | 3 | 450 | 24-12-2020 | 1 |
| 3 | 4 | 150 | 14-05-2020 | 2 |
| 5 | 3 | 430 | 12-02-2020 | 2 |
Продукт имеет следующую информацию:
| productId | name | categoryId |
|---|---|---|
| 1 | AC | 1 |
| 2 | TV | 1 |
| 3 | Food | 2 |
| 4 | Toy | 3 |
| 5 | Car | 3 |
| 6 | Book | 4 |
Продавец имеет следующую информацию:
| sellerId | sellerName | totalTransactions |
|---|---|---|
| 1 | A | 81 |
| 2 | B | 111 |
| 3 | C | 200 |
| 4 | D | 42 |
Вы можете использовать среднюю цену покупки продавца, стандартное отклонение цены покупки, максимальную и минимальную цены покупки, медианную цену покупки, плюс учитывать недавнюю покупательную способность пользователей, чтобы предложить совершенно новый продукт пользователю. Это лучшее, что я могу посоветовать, хотя обширные данные могут привести к более лучшим предложениям.
.
Ответ или решение
Прогнозирование для данных с высокой случайностью: эффективные подходы
При решении задачи по выбору продавца для нового продукта, основываясь на предоставленных данных, необходимо учитывать высокую степень случайности. Происходит это из-за множества факторов, влияющих на результат, таких как категории продуктов, история взаимодействий с продавцами, геолокация покупателей и ценовая политика. Приведенные попытки использования TF-IDF и случайного леса дали недостаточную точность. Давайте рассмотрим более детальные шаги и подходы для увеличения эффективности прогноза.
Формирование стратегии прогноза
-
Анализ данных и предварительная обработка:
-
Исследуйте данные: необходимо провести тщательное исследование данных, включая выявление корреляций между продуктами и продавцами, проведение анализа временных рядов, и оценку распределения цен. Возможно, стоит рассмотреть дополнительные метрики, такие как медиана цен, стандартное отклонение и другие статистические показатели для каждой категории продуктов.
-
Нормализация и кодирование характеристик: преобразуйте категориальные данные в числовой формат с использованием методов, таких как one-hot кодирование или создание индексов, чтобы алгоритмы машинного обучения могли эффективно их обрабатывать.
-
-
Модель машинного обучения:
-
Кластеризация: перед запуском прогностических моделей стоит провести кластеризацию, например, с использованием алгоритма k-средних или метода кластеризации на основе плотности (DBSCAN). Это поможет сгруппировать похожие учетные записи продавцов и продуктов для дальнейшей обработки.
-
Углубленное обучение: перенесите подход с использованием простых моделей к нейронным сетям или градиентным бустингом (например, XGBoost или CatBoost), которые могут лучше справляться со сложными и высокоразмерными данными.
-
-
Обогащение данных:
-
Исторические и сезонные данные: учтите время покупки, сезонные колебания и тренды, чтобы повысить точность предсказания.
-
Дополнительные источники данных: рассматривайте возможность добавления внешних данных, например, демографическую информацию или данные о конкурентной цене, чтобы улучшить модель.
-
-
Оценка и улучшение модели:
-
Кросс-валидация и настройка гиперпараметров: проводите регулярное тестирование и валидацию моделей, чтобы обеспечить устойчивость и точность предсказаний.
-
Визуализация и интерпретация результатов: используйте инструменты для интерпретации моделей, такие как SHAP или LIME, чтобы понять, какие факторы наиболее сильно влияют на решения вашей модели.
-
Заключение
Учитывая высокую случайность данных, комплексный подход, включающий продвинутую обработку данных, выбор оптимальных алгоритмов и постоянное тестирование, может существенно повысить качество ваших прогнозных моделей. Интеграция обогащённых данных и методичная работа с имеющимся массивом информации обеспечит более достоверные и практичные результаты.