Моделювання якості життя методами машинного навчання

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 змод...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Вісник економічної науки України
Дата:2024
Автори: Іванов, С.М., Відоменко, М.Ю.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут економіки промисловості НАН України 2024
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/200013
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-200013
record_format dspace
spelling Іванов, С.М.
Відоменко, М.Ю.
2024-11-09T18:51:39Z
2024-11-09T18:51:39Z
2024
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.
1729-7206
DOІ: https://doі.org/10.37405/1729-7206.2024.1(46).160-175
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/200013
303.722.4:316.728:37
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.
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
Інститут економіки промисловості НАН України
Вісник економічної науки України
Трибуна молодого вченого
Моделювання якості життя методами машинного навчання
Quality of Life Modeling Using Machine Learning Methods
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Моделювання якості життя методами машинного навчання
spellingShingle Моделювання якості життя методами машинного навчання
Іванов, С.М.
Відоменко, М.Ю.
Трибуна молодого вченого
title_short Моделювання якості життя методами машинного навчання
title_full Моделювання якості життя методами машинного навчання
title_fullStr Моделювання якості життя методами машинного навчання
title_full_unstemmed Моделювання якості життя методами машинного навчання
title_sort моделювання якості життя методами машинного навчання
author Іванов, С.М.
Відоменко, М.Ю.
author_facet Іванов, С.М.
Відоменко, М.Ю.
topic Трибуна молодого вченого
topic_facet Трибуна молодого вченого
publishDate 2024
language Ukrainian
container_title Вісник економічної науки України
publisher Інститут економіки промисловості НАН України
format Article
title_alt Quality of Life Modeling Using Machine Learning Methods
description 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. 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.
issn 1729-7206
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/200013
citation_txt 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.
work_keys_str_mv AT ívanovsm modelûvannââkostížittâmetodamimašinnogonavčannâ
AT vídomenkomû modelûvannââkostížittâmetodamimašinnogonavčannâ
AT ívanovsm qualityoflifemodelingusingmachinelearningmethods
AT vídomenkomû qualityoflifemodelingusingmachinelearningmethods
first_indexed 2025-12-07T16:07:54Z
last_indexed 2025-12-07T16:07:54Z
_version_ 1850866322290769920