ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ ТА ПЕРЕДБАЧЕННЯ ЦІН НА ВЖИВАНІ АВТОМОБІЛІ - Мокін, В. Б.; Лосенко, А. В.; Дратований, М. В. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2019)
Для вигідного продажу вживаного автомобіля слід керуватись не лише власною оцінкою або оцінкою сторонніх експертів, але й використовувати всі інші придатні для цього ресурси. Такими ресурсами можуть слугувати системи передбачення ціни, які за допомогою загальних ознак того чи іншого автомобіля (як-от виробник автомобіля, модель автомобіля, пробіг, вид палива, тип кузова тощо) здатні прогнозувати можливу ціну автомобіля. Такі системи можуть допомогти під час прийняття рішень не лише пересічним продавцям вживаних авто, а й агентствам, які займаються замовленням та масовим перевезенням вживаних авто з-за кордону. Для вибору ключових ознак та ідентифікації за ними оптимальної структури і параметрів моделей необхідно вибрати релевантні датасети, провести їх розвідувальний аналіз та відбір ознак, побудувати моделі машинного навчання, з яких вибрати оптимальну за певними критеріями. Для побудови інформаційної системи та перевірки працездатності запропонованої інтелектуальної технології вибрано два зіставні датасети по вживаних автомобілях США та України. Здійснено систематизацію методів та бібліотек на Python для проведення розвідувального аналізу даних і сформульовано загальні рекомендації щодо їх застосування для поставленої задачі. Запропоновано загальні принципи інтелектуальної технології, яка апробована на відібраних датасетах. Зокрема, проведено розвідувальний аналіз даних по США та обґрунтовано правило для фільтрування аномальних, а можливо й помилкових, даних. Вибрано множину можливих моделей, здійснено їх тренування та вибрано оптимальну серед них за R2-критерієм. Здійснено передбачення вартості авто, з точністю 86,1 %. Аналогічна задача розв’язана і для даних по Україні. Досягнуто точність 85,6 %. Це довело працездатність запропонованої технології та дозволило отримати корисні для використання на практиці результати.