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Application of Random Forest Algorithm to Predict the Average Issued Amounts In ATMs

机译：随机林算法在ATM中预测平均发布金额的应用

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The article deals with the problem of predicting changes in the average dispensed amounts, which is the important factor not only for planning the optimal route scheme for the Bank's cash logistics units, but also for ensuring uninterrupted ATM operation. It is proposed to use the Random Forest algorithm to analyze the data, build and select the best model. The best developed model predicts the amount of the average daily cash withdrawals with a pretty high probability of 79.8%. Based on the results obtained it is concluded that the model built on the basis of a Random Forest algorithm (Random Forest Regressor) can act as an efficient tool that improves the quality of logistics of cash in ATMs.

机译：本文涉及预测平均分配金额的变化的问题，这是规划银行现金物流单位的最佳路线计划的重要因素，也是确保不间断的ATM运营。建议使用随机林算法来分析数据，构建和选择最佳模型。最佳开发模式预测平均日常现金提取量，具有79.8％的相当高的概率。基于所获得的结果，得出结论，基于随机林算法（随机林回归）建立的模型可以作为一种有效的工具，可提高ATM中现金物流质量。

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来源
《International Conference of Computational Methods in Sciences and Engineering 》|2019年|1 volume (various pagings) :|共4页
会议地点
作者
T.A. Malysheva; A.A. Panachev; M.A. Medvedeva; E.I. Kazakova;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-532;
关键词
Prediction; machine learning; random forest; regression; ATM;

机译：预测;机器学习;随机森林;回归;atm;

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