Proje incelemesi
Gelir Pusulası
Günlük gelir tahmininde veri hatalarını tespit etmek ve model seçimini basit bir yöntemle karşılaştırmak.
Çözüm yaklaşımı
CSV verisini doğrular; XGBoost, CatBoost, LightGBM ve Extra Trees modellerini birden fazla geçmiş pencere üzerinde yarıştırır. Kazanan model basit 7 günlük tahmini geçerse yayınlanır ve 7–90 günlük tahmin üretir.
Sonuç ve kapsam
Projenin gösterdiği sonuç
Rossmann verisindeki örnek değerlendirmede 135 günlük backtest için WAPE %8,92 ve basit modele göre MAE iyileşmesi %70,08 raporlanmıştır. Sonuçlar yalnızca bu veri setine aittir.