如何预测Bigmart销售机器学习(毫升)

Bigmart是一个庞大的连锁超市位于几乎在每一个大城市。Bigmart的销售非常重要,这些模式和数据科学家研究每产品和商店决定对新中心。使用机器学习预测Bigmart销售使数据科学家,因为它每存储和产品的各种结构进行了研究,给出准确的结果。

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使用概念

构建这个应用程序,使用各种机器学习方面,如监督学习任务,回归的任务,和普通批学习。监督学习将有助于您理解的数据流,知道销售价格,等。回归任务使用算法来预测销售价格。批学习将帮助你学习批次和简易的数据结果。

这个项目应该考虑什么?

要牢记的销售预测的结果,和销售取决于商店的位置,人口在商店,品牌知名度,等等。你也应该知道商店所在的城市,在城市或农村。人口统计的商店也会影响销售,然后存储能力,还应考虑更多的事情。

所售的品牌正在Bigmart在预测销售也起着关键作用。产品突围通过产品的效用不同,显示区域,广告的产品,更多的方面。数据集非常大,它需要通过解码算法。

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项目实施

第一步将声明变量,将数据的计算。变量应宣布项目可见性、项目类型、出口规模、出口位置类型、出口类型和项目渠道销售。数据分类,第一步将是通过数据预处理纠正违规行为。数据是一个真正的艰巨的任务的变化大约有1562独特的物品在一个商店。

第二步是把出口类型通过各种参数如项目可见性,多年的操作,等。然后创建一个广泛的类别项类型使用许多项标识符。然后ML算法将研究变化。一个通用的函数,使模型和执行交叉验证。

下一步将应用程序的模型制作,将包括线性回归模型、岭回归模型、决策树模型来决定结果,等。美联储的数据应用程序会通过排序和安排将有效执行的机器学习。

结论

算法执行的应用程序是XGBoost,整理数据并研究它的变化。预测结果将是非常有用的公司的高管们知道他们的销售和利润。这也将给他们的想法他们的新位置或Bigmart中心。

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