Приведены результаты цифрового картографирования содержания органического углерода в пахотных горизонтах почв и оценки точности получаемых моделей с использованием методов машинного обучения для участка Среднерусской возвышенности Воронежской области. Цифровое картографирование основывалось на 22 точках почвенного опробования, используемых для обучения и проверки моделей, а также на нескольких наборах переменных-предикторов, в качестве которых выступали цифровая модель рельефа, производные от нее и данные дистанционного зондирования различного пространственного разрешения. Для построения моделей пространственного варьирования исследуемого свойства использовали несколько методов, основанных на деревьях решений: ансамбль деревьев решений, бустинг регрессионных деревьев и байесовские регрессионные деревья. Оценку точности полученных картографических моделей определяли методом перекрестной проверки, при этом в качестве показателей точности использовали коэффициент детерминации, среднюю ...
Поставлена классическая задача прогнозирования товарного спроса. Применяются ключевые показатели, связанные с работой розничной сети. Актуальность исследования обусловлена настоятельной потребностью прогнозирования значимых для развития розничной торговли показателей в целях повышения эффективности планирования деятельности торговых организаций. Указывается важность прогнозирования будущих значений рассматриваемых показателей температурного режима и количества чеков как для адекватного прогнозирования спроса, так и для решения прочих управленческих задач. Определяется круг методов анализа временных рядов, которые используются для решения задачи прогнозирования спроса для розничной сети. При этом практически в каждом методе рассматривается подход модели пространства состояний. Описывается теоретическая база каждого метода в целях освещения достаточного разнообразия применяемого математического инструментария. Делается акцент на том, что среди задействованных методов прогнозирования е...