基于XGBoost算法的跨境电商备货预测研究

文章针对跨境电商企业海外备货预测问题，以提高海外市场竞争力为目的，基于XGBoost算法构建预测模型，通过实验研究极端梯度提升算法对跨境电商备货预测的应用效果。测验表明，A类商品在确保存货安全的情况下，应该按照预计的存货数量，分批次、多批地存放，尽量减少总存货，以达到降低存货费用的目的。在初期的55天里，SKU＿sales呈现了显著的起伏趋势，而在第56天以后的售出数量相较于前55天的数量稍有增长。结果表明，该方法的综合评估指数比A-XGBoost和C-XGBoost均有显著提高，表明该方法可以提高预报的精准度。XGBoost算法在分类和回归方面具有更高的预测精准度；并且在海外市场竞争日益激烈的背景下，跨境电商企业可以使用XGBoost算法提高海外市场竞争力。