Một số mô hình cây phân loại trong học máy và ứng dụng.

Abstract

Luận văn đã điểm qua các khái niệm và vấn đề cơ bản liên quan đến Machine Laerning và các bài toán phân loại, đặc biệt là các bài toán sử dụng mô hình DC và các dạng biến thể của nó. Tổng hợp và phân tích các phương pháp phân loại của một số mô hình Machine Laerning phổ biến, bao gồm: Mô hình cây quyết định (DC), Mô hình cây đóng bao (BATC), Mô hình rừng ngẫu nhiên (Random Forest), Mô hình Adaboost, Mô hình tăng cường độ dốc (Gradient Boosting Machine) và mô hình Xgboost. Áp dụng các phương pháp phân tích và dự đoán phân loại của mô hình Machine Laerning đã được tổng hợp để dự đoán phân loại khách hàng được phê duyệt vay tín dụng.