Наукова електронна бібліотека
періодичних видань НАН України

Моделювання якості життя методами машинного навчання

Репозиторій DSpace/Manakin

Показати простий запис статті

dc.contributor.author Іванов, С.М.
dc.contributor.author Відоменко, М.Ю.
dc.date.accessioned 2024-11-09T18:51:39Z
dc.date.available 2024-11-09T18:51:39Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.citation Моделювання якості життя методами машинного навчання / С.М. Іванов, М.Ю. Відоменко // Вісник економічної науки України. — 2024. — № 1 (46). — С. 160–175. — Бібліогр.: 43 назв. — укр. uk_UA
dc.identifier.issn 1729-7206
dc.identifier.other DOІ: https://doі.org/10.37405/1729-7206.2024.1(46).160-175
dc.identifier.uri http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/200013
dc.description.abstract Стаття присвячена питанням моделювання якості життя населення різних країн. У роботі країни світу кластеризувалися за такими ознаками: «середній вік», «індекс людського розвитку», «релігія» та «континент», у результаті чого вони були розділені на 5 груп зі схожими характеристиками. Це дозволило змоделювати показник якості життя для кожної групи країн окремо. Побудова моделей відбувалася методом машинного навчання з попереднім розбиттям вибірки на навчальну та тестову. Отримано 5 регресійних моделей, кожна з яких відповідала умовам країн свого кластеру. На основі результатів моделювання та визначення параметрів, що впливають на якість життя для країн з кожного кластеру, було визначено пріоритетні напрями для вдосконалення з метою підвищення якості життя населення. В дослідженні доведено, процес моделювання такого складного показника як якість життя, потребує значних зусиль, а також постійних уточнень у зв’язку з часто змінюваними обставинами, які впливають на якість життя населення в різних країнах. uk_UA
dc.description.abstract The article is devoted to issues of modeling the quality of life of different countries’ population. In the work, the countries of the world were clustered according to the following characteristics: «average age», «human development index», «religion» and «continent», as a result of which they were divided into 5 groups with similar characteristics. This made it possible to model the quality-of-life indicator for each group of countries separately. The models were built using the machine learning method with a preliminary division of the sample into training and test ones. 5 regression models were obtained, each of which corresponded to the conditions of the countries of its cluster. Based on the results of modeling and obtained parameters that affect the quality of life for countries from each cluster, priority areas for improvement were determined in order to improve the population’s quality of life. The study proved that the process of modeling such a complex indicator as the quality of life requires significant efforts, as well as constant clarifications in connection with the often-changing circumstances that affect the population’s quality of life in different countries. uk_UA
dc.language.iso uk uk_UA
dc.publisher Інститут економіки промисловості НАН України uk_UA
dc.relation.ispartof Вісник економічної науки України
dc.subject Трибуна молодого вченого uk_UA
dc.title Моделювання якості життя методами машинного навчання uk_UA
dc.title.alternative Quality of Life Modeling Using Machine Learning Methods uk_UA
dc.type Article uk_UA
dc.status published earlier uk_UA
dc.identifier.udc 303.722.4:316.728:37


Файли у цій статті

Ця стаття з'являється у наступних колекціях

Показати простий запис статті

Пошук


Розширений пошук

Перегляд

Мій обліковий запис