論文の概要: Modeling Household Online Shopping Demand in the U.S.: A Machine
Learning Approach and Comparative Investigation between 2009 and 2017
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03690v1
- Date: Mon, 11 Jan 2021 03:45:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-04 14:37:15.293369
- Title: Modeling Household Online Shopping Demand in the U.S.: A Machine
Learning Approach and Comparative Investigation between 2009 and 2017
- Title（参考訳）: 米国における家庭用オンラインショッピング需要のモデル化:機械学習アプローチと2009年と2017年の比較検討
- Authors: Limon Barua, Bo Zou, Yan (Joann) Zhou, Yulin Liu
- Abstract要約: 本稿では、2009年と2017年の全米家庭旅行調査(NHTS)データを2回リリースし、家庭レベルのオンラインショッピング購入を予測する機械学習(ML)モデルを開発した。
機械学習技術の最新の2つの進歩、すなわちShapley値に基づく特徴重要度と累積局所効果プロットは、現在のMLモデリングにおける一般的なテクニックの固有の欠点を克服するために採用されている。
得られたモデルと洞察は、オンラインショッピング関連貨物需要生成に利用することができ、関連する政策がオンラインショッピング需要に与える影響を評価できる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the rapid growth of online shopping and research interest in the
relationship between online and in-store shopping, national-level modeling and
investigation of the demand for online shopping with a prediction focus remain
limited in the literature. This paper differs from prior work and leverages two
recent releases of the U.S. National Household Travel Survey (NHTS) data for
2009 and 2017 to develop machine learning (ML) models, specifically gradient
boosting machine (GBM), for predicting household-level online shopping
purchases. The NHTS data allow for not only conducting nationwide investigation
but also at the level of households, which is more appropriate than at the
individual level given the connected consumption and shopping needs of members
in a household. We follow a systematic procedure for model development
including employing Recursive Feature Elimination algorithm to select input
variables (features) in order to reduce the risk of model overfitting and
increase model explainability. Extensive post-modeling investigation is
conducted in a comparative manner between 2009 and 2017, including quantifying
the importance of each input variable in predicting online shopping demand, and
characterizing value-dependent relationships between demand and the input
variables. In doing so, two latest advances in machine learning techniques,
namely Shapley value-based feature importance and Accumulated Local Effects
plots, are adopted to overcome inherent drawbacks of the popular techniques in
current ML modeling. The modeling and investigation are performed both at the
national level and for three of the largest cities (New York, Los Angeles, and
Houston). The models developed and insights gained can be used for online
shopping-related freight demand generation and may also be considered for
evaluating the potential impact of relevant policies on online shopping demand.
- Abstract（参考訳）: オンラインショッピングの急速な成長と、オンラインショッピングと店舗内ショッピングの関係に関する研究の関心にもかかわらず、オンラインショッピングの需要の全国レベルのモデリングと調査は文献に限定されている。
本稿では,2009年と2017年の米国家庭旅行調査(NHTS)データを2回リリースし,機械学習(ML)モデル,特に家計レベルのオンラインショッピング購入を予測するための勾配促進機(GBM)を開発した。
NHTSのデータは全国的な調査を行うだけでなく、家庭内の会員の消費と買い物のニーズが関係しているため、個人レベルよりも適切な家庭レベルの調査を行うことができる。
モデル開発のための体系的な手順として,再帰的特徴除去アルゴリズムを用いて入力変数(特徴量)を選択し,モデルの過剰フィッティングのリスクを低減し,モデル説明可能性を高める。
2009年から2017年にかけて、オンラインショッピング需要予測における各入力変数の重要性を定量化し、需要と入力変数間の価値依存関係を特徴付けるなど、広範なポストモデリング調査が実施された。
機械学習技術の最近の進歩であるshapley value-based feature importanceとcumded local effects plotは、現在のmlモデリングにおける一般的なテクニックの欠点を克服するために採用されている。
モデリングと調査は全国レベルで行われ、ニューヨーク、ロサンゼルス、ヒューストンの3大都市で行われている。
得られたモデルと洞察は、オンラインショッピング関連貨物需要生成に利用することができ、関連する政策がオンラインショッピング需要に与える影響を評価することもできる。
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