Модели машинного обучения | Проектирование базы данных

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОСТАВЩИКОВ ПРОДУКЦИИ

В работе исследована проблема влияния субъективных факторов на выбор поставщика. Для принятия объективного решения по выбору поставщика продукции предлагается использовать модели машинного обучения. За счёт использования моделей машинного обучения оценка поставщиков формируется исходя из анализа результатов их деятельности, благодаря чему минимизируется влияние субъективных факторов на выбор поставщика.

В рамках написания статьи проведено исследование на основе набора данных, источниками которых является информация, полученная в ходе анализа годового отчёта отдела закупок мясоперерабатывающего предприятия, а также открытая информация, опубликованная на сайте Россельхознадзора.

Сформирована выборка для проведения обучения модели классификации поставщиков на надёжных и ненадёжных. Для решения задачи классификации поставщиков использованы такие методы, как логистическая регрессия и дерево принятия решений.

Предложены порядковые шкалы для оценки поставщиков, по таким критериям как наличие и правильность оформления товарно-сопроводительной документации, соответствие маркировки, наличие реакций на отзывы и т. п. Это дало возможность спроектировать структуру базы данных, содержащей информацию о поставщиках.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ-МЕТОДОВ-МАШИННОГО-ОБУЧЕНИЯ-ДЛЯ-ОЦЕНКИ

Загрузить документ