11、新产品预测的机器学习方法

新产品预测的机器学习方法

在新产品预测领域，机器学习正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍几种常见的机器学习算法在新产品预测中的应用，探讨如何构建预测问题，以及针对全新产品的潜在机器学习方法，并回顾四个相关的案例研究。

1. 常用机器学习算法

1.1 梯度提升树（GBT）

GBT算法利用梯度提升优化决策树组，在需求预测中非常受欢迎。它有多种变体，包括XGBoost（XGB）、LightGBM（LGBM）和CatBoost（专为分类数据设计）。

提升是一种机器学习集成技术，通过添加新模型（在GBT中为决策树）来纠正现有模型的错误，直到满足停止条件。梯度提升使用梯度下降算法在添加新模型时最小化损失。

XGB和LightGBM非常相似，但各有优势。LightGBM较新，通常被认为更快、更准确，但并非总是如此。在M5竞赛中，大多数获胜模型使用了LightGBM。这是因为它能有效处理多种类型的特征，计算速度快，不依赖数据预处理和转换，且只需优化相对较少的参数。鉴于这些优点，在开发新产品预测系统时，LightGBM可能是一个很好的起点。

1.2 人工神经网络（ANN）

ANN在原理上类似于人类大脑中的神经元网络。信息通过神经元之间连接的强度在网络中传递，网络从接收到的数据中学习，并以定量预测（回归）或分类的形式提供响应。

ANN由输入层、一个或多个隐藏层和最终输出层组成。早期的ANN往往只有一个隐藏层，现在的ANN通常有多个隐藏层，实现深度学习。

ANN是一种非线性统计模型，能够捕捉输入和输出之间非常复杂的关系，擅长模式识别和函数逼近，适用于图像识别、语音识别、机器翻