Предиктивна аналітика

🔬 Типи прогнозів

Класифікація

Прогнозування категорій (churn/не churn, fraud/legitimate). Decision trees, logistic regression, neural networks. Використовується для бінарних та мультикласових задач.

Регресія

Прогнозування числових значень (ціни, продажі, попит). Linear regression, neural networks, ensemble methods. Неперервні значення, точкові прогнози.

Time Series

Прогнозування з часовою залежністю (продажі, погода). ARIMA, LSTM, Prophet. Враховує тренди, сезонність, автокореляцію.

Прогнози поведінки

Передбачення дій користувачів (покупки, перегляд, кліки). Collaborative filtering, content-based. Рекомендації, персоналізація.

🎯 Методи

Linear Regression

Проста лінійна залежність між ознаками та цільовою змінною. Інтерпретована, швидка. Обмежена лінійними відносинами. Базовий метод.

Random Forest

Ансамбль дерев рішень. Обробляє нелінійні відносини, важливі ознаки. Менше overfitting, краща продуктивність. Популярний для багатьох задач.

Neural Networks

Глибокі моделі для складних відносин. Потужні, але потребують багато даних. Використовуються для складних задач з великими датасетами.

ARIMA

AutoRegressive Integrated Moving Average для time series. Враховує автокореляцію, тренди, сезонність. Класичний метод для часових рядів.

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Hash Function Avalanche Visualizer і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.