GBM과 SHAP values로 브랜드의 성과 요인 이해하기

2024. 6. 9. 12:54Retail, Consumer Goods Industry

https://www.researchgate.net/publication/339935242_Interpretable_machine_learning_for_demand_modeling_with_high-dimensional_data_using_Gradient_Boosting_Machines_and_Shapley_values

제조업체 입장에서, 어떤 브랜드의 매출 성과에 대한 설명을 위해, 
해당 제품의 가격 정보와 매장 내의 프로모션 정보와 함께  
카테고리 내의 대체/보완 상품과의 영향
카테고리 외의 대체/보완 상품과의 영향
을 지연된 시차 정보를 함께 넣어서

ElasticNet, 랜덤 포레스트, GBM으로 돌려본 뒤  
shapley value와 변수 중요도를 가지고 설명해본 Article이다 


어떤 유통사도 가볍게 돌려볼 수 있는 Quick-in 주제 이다. 

* 혹시 필요로 하시는 분 계시면 말씀해주세요, 무료로도 해드릴 수 있습니다 :)