KO‘P XUSUSIYATLI MASHINALI O‘QITISH MODELLARIDAN FOYDALANIB INFLYATSIYANI BASHORATLASH

Аннотация

Maqolad O‘zbekistonning inflyatsion jarayonlarini bashoratlash uchun nazorat ostidagi mashinali o‘qitish (supervised learning) algoritmlaridan biri - ko‘p xususiyatli chiziqli regressiya (multi-feature linear regression) modeli ishlab chiqildi. Inflyatsiya darajasini faqat vaqt (yil) omiliga asoslanib baholash juda cheklangan yondashuv bo‘lib, iqtisodiy o‘zgarishlarga ta’sir etuvchi asosiy omillarni e’tibordan chetda qoldiradi. Shuning uchun modelga inflyatsiyaga sezilarli ta’sir ko‘rsatadigan bir nechta omillar: iste’mol narxlari indeksi (CPI), ish haqi o‘sish sur’ati, ishssizlik darajasi va valyuta kursi kabi xususiyatlar joriy qilindi.

Model uchun tarixiy ma’lumotlar asosida yaratilgan sun’iy inflation_multi_feature.csv fayli ishlatildi. O‘qitilgan modelda R² koeffitsienti 0.847 qiymatni ko‘rsatdi, bu esa inflyatsiyadagi o‘zgarishlarning 84.7 foizini tushuntira olishini bildiradi. MSE (Mean Squared Error) esa atigi 1.48 bo‘ldi. Bu natijalar shuni ko‘rsatadiki, bir nechta omillarni hisobga olgan holda qurilgan regressiya modeli ancha yuqori aniqlikka ega bo‘ldi.

Tadqiqot natijalari inflyatsiya prognozlashda faqat vaqt parametriga tayanish emas, balki iqtisodiy faoliyatni har tomonlama tavsiflovchi ko‘rsatkichlarni tahlil qilish zarurligini isbotlaydi. Ushbu model hukumat siyosatida, byudjet rejalashtirishda va bank sektorining monetar siyosatini shakllantirishda yordam berishi mumkin. Keyingi bosqichda modelga vaqt qatori (time-series) modellarini integratsiya qilish va real statistik ma’lumotlar bilan sinovdan o‘tkazish rejalashtirilmoqda.