ฉันกำลังพัฒนาแอพพลิเคชั่นพยากรณ์ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้นำเข้าสามารถคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ของตนจากเครือข่ายลูกค้าของผู้จัดจำหน่าย ตัวเลขยอดขายเป็นตัวแทนที่ดีสำหรับความต้องการตราบใดที่มีสินค้าคงคลังเพียงพอที่จะเติมเต็มความต้องการ เมื่อสินค้าคงคลังถูกดึงลงมาที่ศูนย์แม้ว่า (สถานการณ์ที่เรากำลังมองหาเพื่อช่วยให้ลูกค้าหลีกเลี่ยง) เราไม่ทราบมากว่าเราพลาดเป้าหมายโดย ลูกค้าจะทำยอดขายได้เท่าใดพวกเขามีอุปทานเพียงพอหรือไม่ วิธีการ ML แบบอิงการถดถอยแบบมาตรฐานที่ใช้การขายเป็นตัวแปรเป้าหมายอย่างง่ายจะสร้างการประมาณที่ไม่สอดคล้องกันของความสัมพันธ์ระหว่างเวลาตัวแปรอธิบายของฉันและความต้องการ
การสร้างแบบจำลองบิทเป็นวิธีที่เห็นได้ชัดที่สุดในการแก้ปัญหา: http://en.wikipedia.org/wiki/Tobit_model ฉันสงสัยเกี่ยวกับการปรับ ML ป่าสุ่ม, GBMS, SVM และเครือข่ายประสาทที่ยังบัญชีสำหรับโครงสร้างเซ็นเซอร์ข้อมูลด้านซ้ายมือ
ในระยะสั้นฉันจะใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลการถดถอยที่ถูกเซ็นเซอร์ด้านซ้ายเพื่อรับการประมาณการที่สอดคล้องกันของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระของฉันได้อย่างไร การตั้งค่าแรกจะเป็นโซลูชั่นที่มีอยู่ใน R ตามด้วย Python
ไชโย
แอรอน