OPTIMIZED TREE ENSEMBLE BASED DEMAND MODEL

Embodiments generate an optimized demand model for a retail item. Embodiments train a tree ensemble machine learning model comprising a plurality of trees, the training comprising storing upper bounds for each of the trees, the trees comprising levels and branches that correspond to the demand features that influence demand for the item. Embodiments generate an objective function for the demand model. At a top split of each tree, embodiments determine optimal child nodes using the stored upper bounds and calculate a new feasible region for each tree. Using bounds on the new feasible region, embodiments move down each tree to a next level of splits and generate the optimized demand model when a leaf node of every tree has been reached. Des modes de réalisation génèrent un modèle de demande optimisé pour un article de détail. Des modes de réalisation forment un modèle d'apprentissage machine d'ensemble d'arbres comprenant une pluralité d'arbres, la formation consistant à stocker des limites supérieures pour chacun des arbres, les arbres comprenant des niveaux et des branches qui correspondent aux caractéristiques de demande qui influencent la demande relativement à l'article. Des modes de réalisation génèrent une fonction objective destinée au modèle de demande. Au niveau d'une division supérieure de chaque arbre, des modes de réalisation déterminent des n?uds enfants optimaux à l'aide des limites supérieures stockées et calculent une nouvelle région faisable pour chaque arbre. À l'aide des limites sur la nouvelle région faisable, des modes de réalisation descendent dans chaque arbre jusqu'à un niveau suivant de divisions et génèrent le modèle de demande optimisé lorsqu'un n?ud feuille de chaque arbre a été atteint.