FAQ: 必要人員数予測エンジン

グレード ブースト ツリー モデルは、システムが高精度の予測を行うために使用する高度な方法の 1 つです。連携して、意思決定を行う多数のチームと考えることができます。意思決定チームは、以下のもので構成されます (ツリー)。

最初のツリー (ルーキー): プロセスは単純な「決定ツリー」から始まります。この最初のツリーは履歴データを取得し、非常に基本的な推論 (予測) を行います。通常は正しくない、もしくはわずかに適切である。
次のツリー (訂正者): 次に、2 つ目のツリーをビルド。ただし、ツリーで発生したエラーにのみ焦点を当てます。そのジョブは、以前の行動の誤りを修正する方法を学習することです。
チームのブースト: このプロセスは繰り返し行われます。それぞれの新しいツリーは、その前に発生したツリーチーム全体の残りのエラーを修正するために構築されます。エラーを段階的に修正するこのプロセスは、「ブースト」と呼ばれています。
最終予測: 最終予測を作成する期日 (例: 翌週の売上の予測)、モデルはすべての小さなツリーにデータを渡し、個々の予測を加算して、精度の高い 1 つの最終結果を作成します。

この方法は、詳細設定が可能なため強力です。無数の小さな訂正を上書きすることで、このモデルは、大きな休日イベントが発生したときに需要が急増するなど、データの非常に慎重で複雑なパターンを把握することができます。これが、多くの場合、複雑なビジネス メトリックに対して最も正確な予測値が生成される理由です。

傾向ベースの予測モデルの予測モデルは、システムが予測に使用する最も簡単な方法の 1 つで、安定性が優れた基準となります。仕組みは次のとおりです。