Орєхова, Тетяна ЄвгенівнаЧаговець, Любов Олексіївна2026-04-132026-04-132026Орєхова Т. Є., Чаговець Л. О. Моделювання стану розвитку будівельного сектора країн ЄС методом дерев класифікації. Бізнес Інформ. 2026. №1. C. 125–134. https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-1-125-134https://www.business-inform.net/export_pdf/business-inform-2026-1_0-pages-125_134.pdfhttps://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/1761У статті розглянуто питання моделювання стану розвитку будівельного сектора країн Європейського Союзу методом дерев класифікації. На основі попереднього дослідження тенденції динаміки будівництва за 2015–2024 рр. виявлено, що розвиток будівельного сектора в межах Європейського Союзу має неоднорідний характер, значною мірою залежить від структури сегментів діяльності, знаходиться під впливом низки факторів і ситуації на ринку в умовах сучасної економічної нестабільності, а отже, перебуває у стані стагнації. Для його подолання одним із ключових напрямів визначено розвиток інновацій та цифрових технологій. У цьому сенсі набуває актуальності упровадження сучасних методів моделювання стану розвитку будівельного сектора країн ЄС методами машинного навчання у процес розробки економічних стратегій. У статті описано етапи побудови моделі з використанням методу дерев класифікації, зокрема алгоритму CART, який є одним із найбільш поширених методів у сфері інтелектуального аналізу даних і результативним засобом для побудови аналітичних моделей, здатних на основі вхідних даних формувати ефективні рішення, у тому числі визначити, у якому стані (високому, достатньому або середньому) перебуває будівельний сектор країн ЄС. У результаті проведеного дослідження отримано правила розпізнавання стану будівельного сектора країн ЄС з віднесенням країн до певного кластера, що допоможе спрогнозувати подальший стан будівельного сектора. Висока якість побудованої моделі класифікації підтверджує можливість розподілу країн ЄС на основі побудованого дерева на три кластери з високим, достатнім або середнім станом розвитку будівельного сектора. Одержані результати свідчать про те, що всі аналізовані країни ЄС було правильно класифіковано відповідно до встановлених правил дерева: розподіл продемонстрував високу якість розпізнання об’єктів за побудованою моделлю.SOCIAL SCIENCES::Business and economics::EconomicsSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Economics::EconometricsSOCIAL SCIENCES::Business and economicsSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Business studiesSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Human geography, economic geographySOCIAL SCIENCES::Business and economics::Human geography, economic geography::Economic geographySOCIAL SCIENCES::Social sciences::Political science::Research on EuropeArticle