• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace@MEF
  • Enstitüler
  • Fen Bilimleri Enstitüsü
  • FBE, Yüksek Lisans - Proje Koleksiyonu
  • FBE, Yüksek Lisans, Proje Koleksiyonu
  • View Item
  •   DSpace@MEF
  • Enstitüler
  • Fen Bilimleri Enstitüsü
  • FBE, Yüksek Lisans - Proje Koleksiyonu
  • FBE, Yüksek Lisans, Proje Koleksiyonu
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Advanced Search

Forecasting with ensemble methods: an application using fashion retail sales data

Thumbnail

View/Open

YL-Proje Dosyası (525.2Kb)

Access

info:eu-repo/semantics/openAccess

Date

2019

Author

Yüzbaşıoğlu, Orkun Berk

Metadata

Show full item record

Citation

Yüzbaşıoğlu, OB. (2019). Forecasting with Ensemble Methods: An Application Using Fashion Retail Sales Data, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye

Abstract

In this project, ensemble methods of machine learning are used to predict short term store sales of a fashion retailer. Sales forecasts of various products at different stores are generated for a span of three months with bagging tree regressor, random forest regressor, and gradient boosting regressor algorithm. Algorithms are trained and evaluated with real past sales data of a Turkish fashion retailer. The predictive performance of the models is compared with linear regression. The results of the study show that random forest regressor shows the best performance
 
Bu projede topluluk metotları ile bir hazır giyim şirketininin mağazalarının satışı tahmin edilmiştir. Çeşitli ürünlerin farklı mağazalardaki satışının tahminleri, sonraki üç ay için torbalama-regresyon ağaçları, rassal orman regresyonu ve gradyan artırma regresyon ağaçları algoritmaları kullanarak üretilmiştir. Algoritmalar gerçek geçmiş satış verileri kullanılarak eğitilip, performansları değerlendirilmiştir. Algoritmaların tahmin performansı doğrusal regresyonla karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre rassal orman regresyonu en yüksek performansı göstermiştir.
 

URI

https://hdl.handle.net/20.500.11779/1223

Collections

  • FBE, Yüksek Lisans, Proje Koleksiyonu [116]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Instruction | Guide | Contact |

DSpace@MEF

by OpenAIRE

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsInstitution AuthorTitlesORCIDSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeThis CollectionBy Issue DateAuthorsInstitution AuthorTitlesORCIDSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess Type

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Guide|| Instruction || Library || MEF University || OAI-PMH ||

MEF University Library, İstanbul, Turkey
If you find any errors in content please report us

Creative Commons License
MEF University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@MEF:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.