Mô hình kết hợp Logistic Regression

Trên cơ sở xu hướng nghiên cứu về đánh giá nguy cơ SLĐ ở trên thế giới cũng như hạn chế của các nghiên cứu áp dụng tại khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngãi, nghiên cứu này sử dụng các mô hình học máy từ đơn giản đến phức tạp như LR, DT, SVM, Random Forest, XGBoost để dự đoán nguy cơ SLĐ. Mô hình có khả năng dự đoán tốt nhất được lựa chọn để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ SLĐ. Hiệu quả của bản đồ này sẽ được đánh giá bằng chỉ số mật độ SLĐ và kết quả kiểm chứng thực tế.

9p vimitsuki 06-05-2025 1 1   Download

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Cải tiến thuật toán SVM với SVM song song, ứng dụng vào phân lớp và dự báo số khách hàng sử dụng di động" nhằm tìm hiểu về hướng tiếp cận mới này trong lĩnh vực khai phá dữ liệu, cũng như khả năng ứng dụng vào thực tế, luận văn xin trình bày về phương pháp dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng kết hợp giữa mô hình Logistic Regression (LR) và Support Vector Machine (SVM), cùng ứng dụng mô hình kết hợp này vào dự báo khách hàng rời mạng tại Viễn Thông Tây Ninh.

75p trankora03 05-08-2023 18 6   Download

Luận văn "Cải tiến thuật toán SVM với SVM song song, ứng dụng vào phân lớp và dự báo số khách hàng sử dụng di động" được hoàn thành với mục tiêu nhằm tìm hiểu và ứng dụng các mô hình dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng, mô hình LR, thuật giải SVM và mô hình kết hợp LR và SVM.

31p trankora03 05-08-2023 20 5   Download