Ứng dụng Random Forest

Nghiên cứu này áp dụng mô hình stacking để đánh giá rủi ro tín dụng, kết hợp dự đoán từ nhiều mô hình học máy khác nhau, bao gồm XGBoost, Random Forest, và CatBoost. Một mô hình meta, hồi quy logistic, được sử dụng để tối ưu hóa dự đoán từ các mô hình cơ sở để đưa ra dự đoán.

9p bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Mục đích của nghiên cứu này là phát triển và đánh giá sáu mô hình học máy, gồm có: Cây quyết định (Decision Tree – DT), Rừng cây ngẫu nhiên (Random Forest - RT), Tăng cường thích ứng (Adaptive Boosting – Ada), Tăng cường độ dốc (Gradient Boosting - GB), Cây bổ sung (Extra Trees - ET) và Máy Vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM).

12p bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

Trong nghiên cứu này, ba phương pháp: K-Nearest Neighbors (KNN), Linear Regression (LR) và Random Forest Regression (RFR), được sử dụng để phân tích độ tin cậy, tính chính xác của từng phương pháp. Trạm thủy văn Cần Thơ (trên sông Hậu) được sử dụng để dự báo mực nước trong vòng 6 tháng để làm rõ ưu điểm và hạn chế của các phương pháp, khẳng định tính khả thi và hiệu quả của Machine Learning trong quản lý tài nguyên nước.

3p vimaito 11-04-2025 2 2   Download

Nghiên cứu này đã thiết lập và đánh giá khả năng dự báo độ sâu sau nước nhảy của sáu mô hình học máy (ML), gồm có: Rừng cây ngẫu nhiên (Random Forest - RT), Tăng cường thích ứng (Adaptive Boosting – Ada), Tăng cường tốc độ (Cat Boosting – CB), Tăng cường độ dốc (Gradient Boosting - GB), Cây bổ sung (Extra Trees - ET) và Máy Vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM).

15p viaburame 14-03-2025 2 1   Download

Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng - CRM (Customer relationship management) là một phương pháp giúp các doanh nghiệp tiếp cận và giao tiếp với khách hàng một cách có hệ thống và hiệu quả, quản lý các thông tin của khách hàng như thông tin về tài khoản, nhu cầu, liên lạc và các vấn đề khác nhằm phục vụ khách hàng tốt hơn. Bài viết trình bày việc ứng dụng Machine Learning trong hệ thống CRM.

3p vipettigrew 15-03-2023 11 3   Download

Bài viết tập trung vào việc xây dựng mô hình dự đoán giá nhà ở khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Thông qua áp dụng các kỹ thuật phân tích và tiền xử lý dữ liệu trên các thư viện của ngôn ngữ lập trình Python bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, giá trị trùng, giá trị ngoại lai, mã hóa biến phân loại, chuẩn hóa dữ liệu, trích chọn đặc trưng, giảm chiều dữ liệu. Sau đó, huấn luyện các mô hình học máy để dự đoán giá nhà thông qua phương pháp Support Vector Regressor (SVR) và Random Forest Regressor (RFR).

13p gaupanda065 03-12-2024 30 3   Download

Luận văn "Sử dụng Data Mining dự báo nhu cầu lao động cho một số ngành nghề trên địa bàn tỉnh Bình Dương" được hoàn thành với mục tiêu nhằm nghiên cứu về ứng dụng khai phá dữ liệu và các thuật toán Linear Regression, K-nearest neighbors, Decision trees và Random forests để khai phá dữ liệu cho Dữ liệu tại Trung tâm dịch vụ việc làm tỉnh Bình Dương với một cơ sở dữ liệu điều tra về cầu lao động của các Doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Dương.

67p matroinho2510 08-11-2022 25 4   Download

Luận văn đã đóng góp cho thấy việc có thể áp dụng thuật toán fuzzy random forest vào bài toán phân lớp xâm nhập mạng đem lại hiệu quả nhất định. Giới thiệu lại các thuật toán học máy cơ bản như fuzzy decision tree, random forest. Mời các bạn cùng tham khảo.

101p tamynhan0 04-07-2020 99 10   Download

Đề tài nghiên cứu về khai phá dữ liệu, phân lớp dữ liệu và Random Forest; ứng dụng để khai phá dữ liệu sinh viên, qua đó tư vấn chọn lộ trình học trong học chế tín chỉ phù hợp cho sinh viên để đạt được kết quả tốt. Mời các bạn cùng tham khảo.

26p bautroibinhyen24 20-04-2017 151 30   Download