मशीन लर्निंग दृष्टिकोण पर आधारित बिक्री भविष्यवाणी: सपोर्ट वेक्टर मशीन, Xgboost और रैंडम फॉरेस्ट

डिजिटल युग में रहते हुए, इंटरनेट और ई-कॉमर्स का परिचय उपभोक्ताओं के लिए सुविधा और विकल्प लेकर आया है। चूंकि और अधिक लोग इंटरनेट पर खरीदारी करने के लिए अभ्यस्त हैं, इसलिए ई-कॉमर्स उद्यमों को तेजी से बढ़ते बाजार में तीव्र प्रतिस्पर्धा का सामना करते हुए उपभोक्ताओं की मांग का अनुमान लगाने में सक्षम होना चाहिए। इसलिए, अत्यधिक प्रतिस्पर्धी और तेजी से बदलते बाजार की पृष्ठभूमि ने यह सिद्ध कर दिया है कि बिक्री भविष्यवाणी एक उद्यम के लिए कितनी महत्वपूर्ण है। बिक्री भविष्यवाणी के सटीक परिणाम उद्यमों को व्यावसायिक निर्णय के आधार के साथ समर्थन कर सकते हैं। बिक्री भविष्यवाणी के लिए उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों पर पूर्ववर्ती अध्ययन में ऐसे तकनीकें शामिल हैं जैसे डेटा माइनिंग, डीप लर्निंग और टाइम सीरीज विश्लेषण, ताकि भविष्यवाणी मॉडल के प्रदर्शन में सुधार किया जा सके। इसके अलावा, शोधकर्ता विशिष्ट उद्योगों, क्षेत्रों आदि के खिलाफ भविष्यवाणी मॉडल विकसित करते हैं। निरंतर अध्ययन और नवाचार के माध्यम से, अधिक डेटा स्रोत के समर्थन के साथ, मशीन लर्निंग पर आधारित बिक्री भविष्यवाणी उद्यमों की दक्षता और मूल्य को बढ़ावा देगी। इस पत्र का उद्देश्य मशीन लर्निंग पर आधारित बिक्री भविष्यवाणी के महत्व का अध्ययन करना है, साथ ही तीन सामान्य मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों: सपोर्ट वेक्टर मशीन, XGBoost और रैंडम फॉरेस्ट के सिद्धांत, लाभ और सीमाओं का विश्लेषण करना है।