Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Аминов, Х.И. - О применении алгоритмов машинного обучения для прогнозирования индекса качества жизни населения
Аминов, Х.И. - О применении алгоритмов машинного обучения для прогнозирования индекса качества жизни населения
Нет экз.
Статья
Автор: Аминов, Х.И.
Экономика и управление (электронная версия): О применении алгоритмов машинного обучения для прогнозирования индекса качества жизни населения
2025 г.
ISBN отсутствует
Автор: Аминов, Х.И.
Экономика и управление (электронная версия): О применении алгоритмов машинного обучения для прогнозирования индекса качества жизни населения
2025 г.
ISBN отсутствует
Статья
Аминов, Х.И.
О применении алгоритмов машинного обучения для прогнозирования индекса качества жизни населения / Аминов Х.И., Кардаш А.В. // Экономика и управление (электронная версия). – 2025. – №3. – С.343-358. - 631940. – На рус. яз.
Исследование возможностей применения различных алгоритмов машинного обучения для прогнозирования индекса качества жизни населения. Разработка прогнозных моделей для анализа индекса качества жизни населения выбранных стран (России, Германии, Индии, Нидерландов), используя различные алгоритмы машинного обучения на основе исторических данных веб-сайта Numbeo с 2012 по 2025 г. Анализ полученных результатов моделей машинного обучения для указанных государств. Сравнительный анализ результатов прогнозирования индекса качества жизни населения выбранных стран с использованием алгоритмов машинного обучения, уделив особое внимание настройке гиперпараметров моделей и кросс-валидации для повышения точности предсказаний. Выводы. Выполненные расчеты, показавшие, что модель градиентного бустинга демонстрирует наилучшие результаты. Рекомендация для улучшения точности и уменьшения отклонений по использованию ансамбля моделей. Применение машинного обучения в прогнозировании, открывающее новые возможности для разработки социальных государственных программ, направленных на улучшение качества жизни населения.
Ключевые слова = СЦЕНАРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ. МАКРОЭКОНОМИКА. МИКРОЭКОНОМИКА
Ключевые слова = АНАЛИЗ ФАКТОРНЫЙ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = РЕКОМЕНДАЦИЯ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА
Ключевые слова = АНАЛИЗ ПРИКЛАДНОЙ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ НАУКА
Ключевые слова = ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = НАСЕЛЕНИЕ
Ключевые слова = КАЧЕСТВО ЖИЗНИ
Ключевые слова = АЛГОРИТМ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОЛИТИКА
Ключевые слова = АНАЛИЗ СИСТЕМНЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СЦЕНАРНЫЙ
Ключевые слова = ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПРОГРАММА
Ключевые слова = ГЕРМАНИЯ
Ключевые слова = ИНДИЯ
Ключевые слова = НИДЕРЛАНДЫ
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = СЫСОЕВА О.М.
Аминов, Х.И.
О применении алгоритмов машинного обучения для прогнозирования индекса качества жизни населения / Аминов Х.И., Кардаш А.В. // Экономика и управление (электронная версия). – 2025. – №3. – С.343-358. - 631940. – На рус. яз.
Исследование возможностей применения различных алгоритмов машинного обучения для прогнозирования индекса качества жизни населения. Разработка прогнозных моделей для анализа индекса качества жизни населения выбранных стран (России, Германии, Индии, Нидерландов), используя различные алгоритмы машинного обучения на основе исторических данных веб-сайта Numbeo с 2012 по 2025 г. Анализ полученных результатов моделей машинного обучения для указанных государств. Сравнительный анализ результатов прогнозирования индекса качества жизни населения выбранных стран с использованием алгоритмов машинного обучения, уделив особое внимание настройке гиперпараметров моделей и кросс-валидации для повышения точности предсказаний. Выводы. Выполненные расчеты, показавшие, что модель градиентного бустинга демонстрирует наилучшие результаты. Рекомендация для улучшения точности и уменьшения отклонений по использованию ансамбля моделей. Применение машинного обучения в прогнозировании, открывающее новые возможности для разработки социальных государственных программ, направленных на улучшение качества жизни населения.
Ключевые слова = СЦЕНАРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ. МАКРОЭКОНОМИКА. МИКРОЭКОНОМИКА
Ключевые слова = АНАЛИЗ ФАКТОРНЫЙ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = РЕКОМЕНДАЦИЯ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА
Ключевые слова = АНАЛИЗ ПРИКЛАДНОЙ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ НАУКА
Ключевые слова = ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = НАСЕЛЕНИЕ
Ключевые слова = КАЧЕСТВО ЖИЗНИ
Ключевые слова = АЛГОРИТМ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОЛИТИКА
Ключевые слова = АНАЛИЗ СИСТЕМНЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ СЦЕНАРНЫЙ
Ключевые слова = ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПРОГРАММА
Ключевые слова = ГЕРМАНИЯ
Ключевые слова = ИНДИЯ
Ключевые слова = НИДЕРЛАНДЫ
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = СЫСОЕВА О.М.