ЎЗБЕКИСТОН ҚИШЛОҚ ХЎЖАЛИГИ МАҲСУЛОТЛАРИ ЭКСПОРТИ ЖАРАЁНЛАРИНИ RANDOM FOREST МОДЕЛИ АСОСИДА ТАҲЛИЛ ҚИЛИШ
Keywords:
қишлоқ хўжалиги, экспорт, Random Forest, регрессия модели, машиналаштирилган ўрганиш, иқтисодий таҳлил, прогнозлаш, инвестиция, омиллар таъсириAbstract
Мазкур мақолада Ўзбекистон қишлоқ хўжалиги маҳсулотлари экспортига таъсир этувчи асосий омиллар Random Forest регрессия модели асосида таҳлил қилинган. Машиналаштирилган ўрганиш усулларидан бири бўлган ушбу модель мураккаб
иқтисодий муносабатларни аниқлаш, прогнозлаш ва натижаларни интерпретация қилишда юқори самарадорликка эга эканлиги билан ажралиб туради. Тадқиқот натижаларига кўра, инвестициялар ҳажми, валюта курси, ишлаб чиқариш индекси ва экспорт таркибидаги мевасабзавот маҳсулотлари улуши энг таъсирли омиллар сифатида аниқланди. Модельнинг юқори аниқлик даражаси (R² = 0.91) таҳлил самарадорлигини тасдиқлайди. Ушбу ёндашув қишлоқ хўжалиги соҳасида экспорт стратегиясини шакллантириш ва давлат сиёсатини самарали йўналтиришда муҳим аҳамият касб этади.
Downloads
References
1. Ўзбекистон Республикаси Давлат статистика қўмитаси. Қишлоқ хўжалиги соҳасида расмий маълумотлар (2010–2024 йй.) — www.stat.uz
2. Мусурманова М.М. Қишлоқ хўжалигида маркетинг ва экспорт жараёнлари. — Т.: Иқтисодиёт, 2021. — 144 б.
3. Хожиматов Н.Қ. Қишлоқ хўжалиги иқтисодиёти. — Тошкент: Iqtisodchi, 2019. — 210 б.
4. Комилов Ж.Қ. Иқтисодий моделлаштириш асослари. — Тошкент: Университет, 2020. — 180 б.
5. Breiman L. Random Forests // Machine Learning. — 2001. — Vol. 45(1). — P. 5–32.
6. James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning. — New York: Springer, 2013. — 426 p.
7. Friedman J., Hastie T., Tibshirani R. The Elements of Statistical Learning. — 2nd ed. — Springer, 2009. — 745 p.
8. Tibshirani R. Regression Shrinkage and Selection via the Lasso // Journal of the Royal Statistical Society. — 1996. — Vol. 58(1). — P. 267–288.
9. Воронцов К. В. Машинное обучение и анализ данных. — М.: МФТИ, 2020. — 312 с.
10. Герасименко В. И., Ефимов В. И. Эконометрические модели и прогнозы. — М.: Юрайт, 2018. — 256 с.
11. FAO. Statistical Yearbook: World Food and Agriculture. — Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations, 2023. — www.fao.org
12. Uzbekistan Agri-Food Export Review 2023. — Tashkent: Ministry of Agriculture and FAO Office in Uzbekistan, 2023. — 58 p.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
License Terms of our Journal
