論文の概要: Enhancing Retail Sales Forecasting with Optimized Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13773v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 17:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:18:49.793784
• Title: Enhancing Retail Sales Forecasting with Optimized Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 最適機械学習モデルによる小売売上高予測の強化
• Authors: Priyam Ganguly, Isha Mukherjee,
• Abstract要約: 小売売上高予測では、在庫管理と戦略的計画にとって、将来の売上を正確に予測することが不可欠である。 機械学習(ML)の最近の進歩は、より堅牢な代替手段を提供する。 この研究はML、特にランダムフォレスト(RF)、グラディエントブースティング(GB)、サポートベクター回帰(SVR)、XGBoostの力の恩恵を受けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In retail sales forecasting, accurately predicting future sales is crucial for inventory management and strategic planning. Traditional methods like LR often fall short due to the complexity of sales data, which includes seasonality and numerous product families. Recent advancements in machine learning (ML) provide more robust alternatives. This research benefits from the power of ML, particularly Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), Support Vector Regression (SVR), and XGBoost, to improve prediction accuracy. Despite advancements, a significant gap exists in handling complex datasets with high seasonality and multiple product families. The proposed solution involves implementing and optimizing a RF model, leveraging hyperparameter tuning through randomized search cross-validation. This approach addresses the complexities of the dataset, capturing intricate patterns that traditional methods miss. The optimized RF model achieved an R-squared value of 0.945, substantially higher than the initial RF model and traditional LR, which had an R-squared of 0.531. The model reduced the root mean squared logarithmic error (RMSLE) to 1.172, demonstrating its superior predictive capability. The optimized RF model did better than cutting-edge models like Gradient Boosting (R-squared: 0.942), SVR (R-squared: 0.940), and XGBoost (R-squared: 0.939), with more minor mean squared error (MSE) and mean absolute error (MAE) numbers. The results demonstrate that the optimized RF model excels in forecasting retail sales, handling the datasets complexity with higher accuracy and reliability. This research highlights the importance of advanced ML techniques in predictive analytics, offering a significant improvement over traditional methods and other contemporary models.
• Abstract（参考訳）: 小売売上高予測では、在庫管理と戦略的計画にとって、将来の売上を正確に予測することが不可欠である。 LRのような伝統的な方法は、季節や多くの製品ファミリーを含む販売データの複雑さのために、しばしば不足する。 機械学習(ML)の最近の進歩は、より堅牢な代替手段を提供する。 この研究はML、特にランダムフォレスト(RF)、グラディエントブースティング(GB)、サポートベクトル回帰(SVR)、XGBoostのパワーの恩恵を受け、予測精度を向上させる。 進歩にもかかわらず、季節性が高く、複数の製品ファミリを持つ複雑なデータセットを扱う際に、大きなギャップが存在する。 提案手法はRFモデルの実装と最適化を伴い、ランダムな探索クロスバリデーションによるハイパーパラメータチューニングを利用する。 このアプローチはデータセットの複雑さに対処し、従来のメソッドが見逃す複雑なパターンをキャプチャする。 最適化されたRFモデルは、最初のRFモデルと0.531のR二乗を持つ従来のLRよりもかなり高い0.945のR二乗値を達成した。 このモデルは、ルート平均二乗対数誤差(RMSLE)を1.172に削減し、その優れた予測能力を示した。 最適化されたRFモデルはGradient Boosting (R-squared: 0.942), SVR (R-squared: 0.940), XGBoost (R-squared: 0.939), より小さな平均二乗誤差 (MSE) と平均絶対誤差 (MAE) といった最先端モデルよりも優れていた。 その結果、最適化されたRFモデルは小売販売予測に優れ、データセットの複雑さを高い精度と信頼性で処理することを示した。 この研究は、予測分析における高度なML技術の重要性を強調し、従来の手法や他の現代モデルよりも大幅に改善されている。

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