Software implementation of ensemble models for the analysis of regional socio-economic development indicators

При решении задачи анализа социально-экономических показателей применяются актуальные методы машинного обучения, на основе которых создаются современные инструменты для оценки функционирования социально-экономических систем. Одним из перспективных подходов машинного обучения является использование ансамблевых методов. Целью данного исследования стала разработка подхода для обработки панельных данных с помощью специальных регрессионных моделей, в том числе с применением ансамблей. Представлено разработанное клиент-серверное приложение, позволяющее реализовать и сравнить различные регрессионные модели, в частности модель GPBoost, для панельных данных, используемых в региональной статистике. Приложение апробировано на примере оценки инновационного потенциала российских регионов.