В статье описано исследование, целью которого являлась разработка методики взаимодействия с базой данных (открытым датасетом) по запросам арендаторов номеров в гостиницах с целью прогнозирования вероятности бронирования. Программа реализована в виде интеллектуального алгоритма на языке Python с использованием библиотек Pandas, Statsmodels, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost. Проведён корреляционный анализ признаков и построена модель логистической регрессии. Реализованы модели градиентного бустинга и несколько других, способные предсказывать вероятность бронирования для каждого отеля. Произведено сравнение метрик качества предсказаний для каждой модели и выбран алгоритм, дающий наибольшую точность прогнозирования вероятности бронирования номеров.
