Чорнобривець, Д. В.Сергійчук, К. І.Ліхоузова, Тетяна Анатоліївна2025-05-272025-05-272025Чорнобривець, Д. В. Моделі для аналізу успішності стартапів та прогнозування їх виживання на ринку / Д. В. Чорнобривець, К. І. Сергійчук, Т. А. Ліхоузова // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2025. – № 1 (46). – С. 283-294. – Бібліогр.: 9 назв.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/73967Робота присвячена аналізу та прогнозуванню успішності стартапів. Метою є виявлення факторів, що впливають на можливості фінансування старапу, а також розробка моделей для прогнозування його успіху і майбутніх тенденцій. У роботі проведено ґрунтовний аналіз історичних даних стартапів з різних країн, їх показники фінансування та пройдені віхи розвитку. Дослідження базувалось на даних за більш ніж 100 років. Для прогнозування виживання стартапів на ринку обрано чотири моделі: Random Forest, k-Nearest Neighbors (kNN), Decision Tree та Gradient Boosting. Основною метрикою для визначення точності моделі у цьому дослідженні є зважена F-міра. На основі отриманих результатів можна зробити висновок, що найоптимальнішим методом для прогнозування успішності стартапу є модель Random Forest, хоча й інші моделі дали не набагато гірший результат. Аналіз факторів, що впливають на успішність стартапів, є критично важливим для розробки стратегій їх підтримки та розвитку. Отримані результати можуть бути використані як інвесторами, так і самими компаніями для прийняття більш обґрунтованих рішень та розробки ефективних стратегій. Очікується, що результати дослідження дозволять отримати глибше розуміння майбутніх перспектив цих компаній.ukінтелектуальний аналіз данихмодель прогнозуванняk-nearest neighborsdecision treegradient boostingrandom forestметрики точностіArticleС. 283-294https://doi.org/10.20535/1560-8956.46.2025.323889004.94