ПУРСЬКИЙ, ОлегОлегПУРСЬКИЙФІЛІМОНОВА, ТетянаТетянаФІЛІМОНОВАСЕЛІВАНОВА, АннаАннаСЕЛІВАНОВАНЕЧЕПУРЕНКО, АндрійАндрійНЕЧЕПУРЕНКОДУБОВИК, ТетянаТетянаДУБОВИК2026-05-052026-05-052024-10-01ПУРСЬКИЙ, О., ФІЛІМОНОВА, Т., СЕЛІВАНОВА, А., НЕЧЕПУРЕНКО, А., ДУБОВИК, Т. (2024). FORECASTING THE COST OF GOODS USING A REGRESSION MODEL BASED ON THE PYTORCH FRAMEWORK. Прикладні інформаційні системи та технології в цифровому суспільстві, 1(1), 297–303. https://doi.org/10.17721/3041-2323.2024.297-30310.17721/3041-2323.2024.297-303https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/19430In this work, a regression model for predicting the cost of goods using the PyTorch framework has been developed. Additionally, two classical machine learning regression models – RandomForestRegressor and GradientBoostingRegressor – were constructed. A comparison of the models was carried out, and the best one was identified.Розроблено регресійну модель для прогнозування вартості товарів із використанням фреймворку PyTorch. Додатково побудовано дві класичні регресійні моделі машинного навчання – RandomForestRegressor і GradientBoostingRegressor. Реалізовано порівняння моделей. Визначено найкращу.ukregression modelsPyTorchhyperparametersmachine learningMAEMSEрегресійні моделіPyTorchгіперпараметримашинне навчанняMAEMSEСтаття