Роль конструювання ознак у прогнозуванні роздрібного попиту: від статистичних базових моделей до нейронних ансамблів - Бурмей, О. С.; Антосяк, П. П. (Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 2026)
У статтi представлено порiвняльне дослiдження методiв прогнозування роздрiбного попиту на наборi даних Kaggle Store Sales [13] (1 782 часових ряди, 54 магазини × 33 товарнi категорiї). Зiставлено вiсiм методiв — Seasonal Naive, Drift, Prophet, LightGBM, XGBoost, N-HiTS, PatchTST та ансамбль AutoGluon-TimeSeries — за точнiстю точкових прогнозiв, iмовiрнiсним калiбруванням та виявленням стрибкiв попиту. За допомогою крос-валiдацiї з ковзним вiкном (\(h = 15\) днiв, 3 фолди) кожну модель оцiнено у чотирьох конфiгурацiях виключення ознак. Градiєнтний бустинг (LightGBM) досягає найкращої точностi (\(sMAPE_nz = \) 29,4% проти 41,3% для Seasonal Naive), зменшує похибку в промоцiйнi перiоди на 32% та забезпечує калiброванi 80%-вi прогнознi iнтервали (покриття = 79,8%). Моделi глибинного навчання досягають конкурентного \(sMAPE_nz\) на високообiгових категорiях (13,6–17,4%), але генерують менш калiброванi iнтервали. Абляцiйний аналiз показав, що ковзнi ознаки забезпечують прирiст ≈ 1,5 п. п. sMAPE, а промоцiйнi — ≈ 0,7 п. п.