В данной статье описывается разработка модуля машинного обучения для прогнозирования цен на товары на онлайн-платформе. Модуль использует алгоритмы машинного обучения, такие как случайные леса и деревья решений, для точного прогнозирования цен в зависимости от различных факторов: сезонных изменений, популярности категории, конкуренции и новизны товара. Разработанный модуль интегрирован с основной платформой и предназначен для повышения удовлетворенности пользователей и улучшения эффективности продаж за счет более точных ценовых рекомендаций.
Ключевые слова: машинное обучение, случайный лес, уровень конкуренции, модель, динамическое ценообразование, линейная регрессия.
Динамическое ценообразование представляет собой один из ключевых инструментов повышения эффективности современных онлайн-платформ. В условиях быстро изменяющегося рынка и высокой конкуренции, статичные цены теряют свою актуальность, так как не могут своевременно реагировать на изменения спроса и предложения. Динамическое ценообразование позволяет гибко корректировать цены на товары в зависимости от множества факторов, таких как сезонность, уровень конкуренции, популярность товара, а также рыночные тенденции. Для онлайн-платформ это особенно важно, поскольку динамическое ценообразование не только помогает максимизировать прибыль, но и способствует улучшению клиентского опыта. Например, правильная настройка цен может повысить лояльность клиентов в периоды низкого спроса или предложить более выгодные условия на популярные товары, что увеличивает объёмы продаж.
Использование машинного обучения для прогнозирования цен позволяет автоматизировать этот процесс, обеспечивая высокую точность и оперативность в принятии решений. Модели машинного обучения, такие как случайный лес, способны учитывать сложные взаимосвязи между различными признаками, что даёт возможность точно предсказывать изменения цен в зависимости от множества факторов. Это делает динамическое ценообразование мощным инструментом в руках операторов платформ для достижения конкурентных преимуществ.
Основной целью разработки модуля является создание системы, способной предсказывать цены на товары с минимальной ошибкой и учитывать ключевые экономические и рыночные параметры. Модуль должен быть интегрирован в существующую онлайн-платформу для автоматизации ценообразования, что позволит продавцам принимать более информированные решения, а покупателям получать товары по оптимальной цене.
Основные факторы, влияющие на цены:
–Сезонные изменения
–Популярность категории товара
–Уровень конкуренции
–Новизна товара
Для разработки модуля была выбрана модель машинного обучения случайный лес (Random Forest), так как она способна эффективно учитывать нелинейные зависимости между признаками и предоставляет высокую точность предсказаний. В качестве альтернатив рассматривались модели линейной регрессии и градиентного бустинга, которые также использовались для оценки точности предсказаний.
Этапы разработки включали несколько ключевых этапов. На первом этапе осуществлялся сбор и подготовка данных. Для обучения модели были использованы данные, полученные из открытых источников, таких как Kaggle, содержащие информацию о ценах на аналогичные товары, например авокадо. В этих данных учитывались такие факторы, как сезонные колебания и уровень конкуренции. На следующем этапе проводилась обработка данных, в рамках которой были созданы признаки, отражающие сезонные изменения, категорию товара, его популярность, уровень конкуренции и новизну товара. Затем был проведён процесс обучения модели. В ходе экспериментов использовались различные модели машинного обучения, и наилучшие результаты показала модель случайного леса.
– MSE (среднеквадратичная ошибка): 0.0153
– R² (коэффициент детерминации): 0.9047
Эти результаты показывают, что модель успешно предсказывает цены с высокой точностью. В сравнении с альтернативными моделями, такими как линейная регрессия и градиентный бустинг, случайный лес продемонстрировал лучшие показатели по обеим метрикам.
Разработанный модуль был интегрирован с существующей онлайн-платформой для покупки товаров, что позволило автоматизировать процесс прогнозирования цен. Продавцы могут использовать предсказания модели для динамического ценообразования и адаптации своих предложений в зависимости от рыночных условий.
Кроме того, модуль может быть расширен для обработки больших объемов данных и добавления новых факторов, таких как макроэкономические показатели и изменения в предпочтениях пользователей. В перспективе планируется внедрение адаптивных моделей на основе нейронных сетей для повышения точности прогнозов и обработки более сложных взаимосвязей между признаками.
В заключении отметим, что разработка модуля прогнозирования цен с применением методов машинного обучения является важным шагом в повышении эффективности онлайн-платформ для электронной коммерции. Использование модели случайного леса позволило достичь высокой точности предсказаний, что делает модуль перспективным инструментом для динамического ценообразования, обеспечивающего гибкость и адаптивность к изменениям рыночной среды. В перспективе планируется расширение функциональности модуля для обработки более сложных данных и внедрение адаптивных моделей, что позволит улучшить точность прогнозов и повысить его применимость в различных контекстах онлайн-продаж.
Литература:
- Breiman, L. Random Forests. Machine Learning, 2001.
- Воронцов, К. В. Машинное обучение: курс лекций . 2022, Москва: МФТИ.
3. Машнин Т. Машинное обучение и Искусственный Интеллект — М, 2022
- Kaggle. (2023). Avocado Prices Dataset. Retrieved from https://www.kaggle.com/neuromusic/avocado-prices.
