Ngày mua sắm lớn nhất trong năm ở Mỹ là thứ Sáu sau ngày lễ Tạ ơn. Nó được công nhận là sự bắt đầu của một trong những mùa mua sắm bận rộn nhất trong một năm. Từ quan điểm khoa học máy tính, một trong những ứng dụng thú vị nhất của máy học trong ngành bán lẻ là dự đoán hiệu quả số tiền khách hàng có thể chi tiêu tại một cửa hàng dựa trên lịch sử mua hàng. Nếu các nhà bán lẻ hiểu toàn diện khách hàng của họ về các đặc điểm, hành vi và động lực trong các mùa mua sắm trước đó, họ có thể thực hiện và phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn cho các danh mục khách hàng cụ thể. Nghiên cứu này đề xuất một triển khai thực nghiệm của thuật toán cây tăng cường độ dốc lớn để giải quyết bài toán trong ngành bán lẻ. Từ các kết quả thử nghiệm, các tác giả có thể kết luận rằng các ứng dụng của kỹ thuật cây tăng cường có thể đạt được hiệu suất cao và được cải thiện hơn nữa bằng sự kết hợp đúng đắn giữa điều chỉnh siêu tham số của mô hình và kỹ thuật tính năng.