University Publications

يوجد العديد من الخوارزميات لكل منها ميزات وعيوب وبالتالي قد يجد الباحث صعوبة في تحديد أي الخوارزميات أنسب لنوع الدراسة المعين، والذي هو مبيعات الأدوية على سبيل المثال الذي تناولته هذه الورقة، فالحل الأمثل لمشكلة صعوبة الاختيار هو التطبيق والاختبار المباشر للخوارزميات التي تم ترشيحها لبناء نموذج التنبؤ، ويتم هذا الاختبار باستخدام مقاييس معينة تسمى مقايس الانحدار.التنقيب في البيانات مجال واسع يتضمن العديد من التقنيات، وهذه التقنيات يتم اختيارها حسب نوع المعلومات المراد استخراجها من مجموعة البيانات، وفي هذه الورقة استخدمت بيانات الأدوية للتنبؤ بالمبيعات، مما تطلب استخدام تقنيات الانحدار في التنقيب في البيانات. الهدف من هذه الورقة هو مقارنة بين ثلاث من أشهر خوارزميات الانحدار وهي خوارزميات الانحدار الخطي، منحدر شجرة القرار ومنحدر الغابة العشوائية لايجاد الخوارزمية التي تعطي أفضل نتائج في التنيبؤ بمبيعات الأدوية حسب الدقة ومعدل الخطأ وفق مقاييس الانحدار. تم أخذ البيانات من شركة بينا للأدوية في مدينة الخرطوم وشملت عدد 2700 سجل تمثل بيانات ثلاث سنوات (2017-2018-2019) تمت معالجتها للتنبؤ بمبيعات 2020 ومقارنتها مع المبيعات الحقيقية لعام 2020 لتحديد دقتها. وفي هذه الورقة أفضت نتيجة الاختبار والتقييم الى اختيار خوارزمية منحدر الغابة العشوائية في بناء نموذج التنبؤ الانحداري وفق معطيات محددة لأنها كانت الأفضل بين الخوارزميات المختبرة، وفق المقاييس المعينة وبنسبة خطأ لا تتجاوز 0.09% ، أما بالنسبة لتنبؤ السلاسل الزمنية أظهرت نتائج التقييم والاختبار أن خوارزمية الانحدار الخطي هي التي أظهرت أفضل النتائج بالمقارنة مع الخوارزميات الأخرى التي تم اختبارها وبنسبة خطأ لا تتجاوز 0.34% وفق مقاييس الانحدار المعينة.