什么是适合餐厅销售预测的机器学习算法？

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我想提前三天估计一家餐厅的销售量，以便员工能够及时订购新鲜食材。我开始使用线性回归，但注意到以下几点：对于餐厅来说，如果顾客不能得到他所订购的食物，那么与食物最终被扔掉的情况相比，情况更糟。我想我可能只需要一个倾斜的成本函数，但我不确定。也许有一些东西已经实施。什么是适合餐厅销售预测的机器学习算法？

另一个问题：有些日子里，有一些预订（预购）的餐厅，所以我知道他们至少需要一定的金额。如何包括这个？

谢谢！

来源

2016-03-02 asPlankBridge

请至少添加一些代码和数据 - 如果没有最小可重现的示例，您不太可能得到任何回应。 –

并且您的问题可能会更有利地解决http://stats.stackexchange.com/或http://datascience.stackexchange.com/ –

我将详细解释如何在DS.SX上执行此操作，但是您删除了您的问题......简短的答案是你需要使用非对称损失函数。 – Emre

相当普遍的问题，需要超过堆栈溢出响应。我会考虑的第一件事就是设置一个预测算法，就像你所说的线性回归。您也可以为其添加一个常数，如mx + b，其中B是已知的预订食物数量。因此，您可以运行线性回归，然后在最终预测中添加一个常数来逼近保留的影响。随着您获得更多数据，您可以开始将保留作为变量纳入模型。从那里，你会想建立另一个估算购买量的模型，因为你将有一个成本函数，更多地强调额外vs太少。您必须知道成本与利润之间的关系，才能开发一种算法来计算与过量食品相关的风险，但这并不困难。你可能想研究利润曲线：https://en.wikipedia.org/wiki/Profit_maximization

希望这足以让你开始！

来源

2016-03-02 00:19:52 Rob

什么是适合餐厅销售预测的机器学习算法？

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