Прогнозування успішності B2B-замовлень в умовах нестабільності: оцінка стійкості архітектур машинного навчання до концептуального дрейфу - Мірошниченко , С.О. (Вісник Приазовського Державного Технічного Університету. Серія: Технічні науки, 2026)
Прогнозування успішності B2B-замовлень є критичним завданням у системах планування ресурсів підприємства (ERP). Традиційні моделі пакетного навчання демонструють стійку вразливість до концептуального дрейфу, спричиненого макроекономічними збуреннями або зміною поведінкових патернів контрагентів. У статті порівнюється прогностична ефективність алгоритмів статичного пакетного та потокового навчання на масиві з 86 786 B2B-транзакцій реальної промислової ERP-системи. Бенчмаркінг охопив 15 алгоритмів: оптимізовані ансамблі дерев (XGBoost, LightGBM, Random Forest), лінійні та імовірнісні моделі, а також інкрементальні потокові архітектури, зокрема Adaptive Random Forest з екосистеми River. Оцінювання проводилось у двох режимах: глобальне тестування на стаціонарних вибірках та преквенційна симуляція для відтворення структурних зсувів у даних. Окремо досліджено вплив порядкового та циклічного кодування часових ознак. Встановлено, що циклічне кодування систематично знижує роздільну здатність алгоритмів на базі дерев рішень через ускладнення ортогональних розбиттів; порядкове кодування є оптимальним для таких архітектур. За стаціонарних умов пакетні моделі демонструють вищу глобальну точність (XGBoost, ROC-AUC = 0,9039). Однак під час симуляції макроекономічних збурень дискретність перенавчання знижує Recall пакетної моделі до ~60%, а частку хибних класифікацій підвищує до 35–36%. Потокова модель River ARF_Prequential завдяки потранзакційній адаптації утримує частку помилок у межах 14–17% та Recall > 0,95. Результати підтверджують наявність компромісу між точністю пакетних і реактивністю потокових моделей, що обґрунтовує розробку гібридних прогностичних архітектур для промислових ERP