Какая модель машинного обучение тут подойдёт?

Question

[frontjss]

нужно подобрать параметр - число остатков товарной позиции для интернет магазина. (он показывается для каждой карточки при добавлении в корзину)

чем больше остатков прописываем тем больше будет отмен
чем меньше остатков есть, меньше заработаем где не могли были быть отмены

почему возникают отмены?
ответ: при онлайн оформлении заказа проходит время с момента заказа до момента начала сборки и с момента начала сборки остатки могут уменьшиться (из оффлайн покупки), поэтому был введен дополнительный параметр как прогноз спроса.

Вопрос: какие варианты есть решения задачи для подбора самого оптимального остатка? (есть и другие признаки, решение задачи можно экстраполировать в сторону ритейла)

Comments

[Модератор]

Не надо лепить как можно больше тэгов. Лучше оставьте один, но конкретный, с которым проблема.
См.п.3.1 Регламента. Также обратите внимание на п.3.4

Answer 1

[dmshar]

Вопрос - а причем тут машинное обучение? Типичная задача оптимизации. Кстати, вы даже не определили, что такое "оптимальный остаток". Да, надо подумать и составить модель - опять же типичная задача эконометрики. Загляните к ним на форум, может помогут. Но к ML это отношения не имеет от слова совсем.

Comments

[frontjss]

dmshar а что за форум?

[dmshar]

frontjss, Да их много разных, найти не проблема. Ну например:
mathhelpplanet.com/viewforum.php?f=37
bizlog.ru/forum23.html
Встречал и много других, но я за ними не слежу.

Answer 2

[Максим Припадчев]

Идеи только следующие сделать, как положено в таких случаях (и в любых других) EDA (explanatory data analysis) для начала мы же аналитики а не гадалки. Посмотреть графики зависимой переменной от независимых индивидуально, если где то что линейное имеется посмотреть корреляции, и.т.д.

Задать руководству вопрос (наверное главный) а имеет ли значение интерпретируемость модели или только ее предективная составляющая. Для бизнеса бывает важно интерпретируемость модели.

Например если мы построим линейную регрессию у нее сильная интерпретируемая сторона. То есть параметры которые выучит модель имеют бизнес контекст (в рамках модели разумеется). Но точность будет например уступать Деревьям решений, но у деревьев нету интерпртируемости параметров она просто будет предсказывать и все.

Машинное обучение начинается с компромисса между точностью и интерпретируемостью.

А просто без визуализирования зависимой переменной c независимыми по отдельности, без понимания отношения между независимыми переменными между собой. Давать советы это гадать.

Answer 3

[Vitoooo]

Эта задача решается в два этапа.
Типичный подход.
1. Прогнозирование спроса. Я использую наиболее мощный инструмент ML - нейросети.
2. На основании спрогнозированного спроса строиться модель оптимизации (один из вариантов модели запасами на складе).

Нетипичным будет использование математического аппарата "Теории игр" и поиск оптимальных стратегий. Этот вариант хорошо работает при недостатке данных или слишком большой волатильности спроса, т.е. в тех случаях когда нейросеть не справляется с прогнозом.