DETERMINATION OF THE OPTIMAL SET OF VARIABLES USING MACHINE LEARNING METHODS IN THE STUDY OF RATING SYSTEMS
Authors: Седых И.А. , Стругов И.В. 
Published: May 2023

рассматривается применение методов машинного обучения, в частности, задач классификации и кластеризации, для определения оптимального количества переменных, включаемых в состав модели, для выбора ключевых значимых показателей в рамках первых этапов работы, посвященной анализу современных рейтинговых систем и их особенностей, а также изучению подходов к их моделированию. В исследовании используется предварительно обработанная и подготовленная выборка данных, состоящая из рейтингов фильмов и описывающая некоторые качественные и количественные характеристики кинолент параметров, составленная на основе открытой базы TMDB (The Movie Database). Представлен случай использования задач кластеризации и классификации для проверки различных вариантов комбинирования переменных в наборы для оценки значений показателя рейтинга. Представлена реализация методов k-средних и иерархической кластеризации для задачи кластеризации, а также методы дерева решений и опорных векторов (SVM) в ходе классификации исследуемой выборки при помощи программных средств языка R. Для определения оптимального количества кластеров в процессе реализации метода k-средних задействуется метод локтя (elbow). Предлагается интерпретация как промежуточных результатов поэтапного хода работы, так и совокупности полученных выводов, определяется направление вектора дальнейшего продвижения исследования, а также приводится наглядное сравнение показателей точности в ходе итогового анализа полученных результатов для задействованных методов

the application of machine learning methods, in particular classification and clustering tasks, is considered to determine the optimal number of variables included in the model, as well as the selection of key significant indicators within the first stages of the work devoted to the analysis of modern rating systems and their features, as well as the study of approaches to their modeling. The study uses a pre-processed and prepared sample of data consisting of film ratings and describing some qualitative and quantitative characteristics of film parameters, compiled on the basis of the open TMDB database (The Movie Database). The case of using clustering and classification problems to test various options for combining variables into sets for evaluating the values of the rating indicator is presented. The implementation of k-means and hierarchical clustering methods for the clustering problem, as well as decision tree and support vector machine (SVM) methods in the course of classification of the sample under study using R programming tools is presented. To determine the optimal number of clusters in the process of implementing the k-means method, the elbow method is used. The interpretation of both the intermediate results of the step-by-step progress of the work and the totality of the conclusions obtained is proposed, the direction of the vector of further progress of the study is determined, and a visual comparison of accuracy indicators during the final analysis of the results obtained for the methods involved is provided