Застосування бібліотеки XGBOOST у Python для прогнозування цін на агропродукцію

Abstract

Коливання цін на агропродукцію є важливою проблемою, що вимагає застосування сучасних аналітичних методів. У роботі розглядається використання бібліотеки XGBoost для прогнозування цін на агропродукцію. Розглянуто переваги XGBoost, зокрема високу швидкість обробки, регуляризацію та гнучкість налаштувань.

-

Fluctuations in agricultural prices are an important problem that requires the use of modern analytical methods. This paper discusses the use of the XGBoost library for forecasting agricultural prices. The advantages of XGBoost, including high processing speed, regularisation and flexibility of settings, are discussed.