Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/115434
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DC | Giá trị | Ngôn ngữ |
---|---|---|
dc.contributor.author | Phan, Anh | - |
dc.contributor.author | Trương, Thị Thùy Dương | - |
dc.date.accessioned | 2025-05-21T06:30:38Z | - |
dc.date.available | 2025-05-21T06:30:38Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.issn | 1859-4972 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/115434 | - |
dc.description.abstract | Nghiên cứu này sử dụng ba mô hình, gồm: hồi quy tuyến tính (LR), cây quyết định (DT) và mô hình Extreme Gradient Boosting (Xgboost) để dự đoán giá vàng tại Việt Nam. Kết quả cho thấy, mô hình học máy (DT và Xgboost) đều cho kết quả dự báo tốt hơn với các chỉ số nhỏ hơn so với mô hình LR. Bên cạnh đó, chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ, chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam, chỉ số giá hàng hóa cơ bản, giá vàng và giá dầu thế giới là các thông số đầu vào quan trọng trong dự báo giá vàng Việt Nam thông qua các mô hình học máy. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.relation.ispartofseries | Tạp chí Kinh tế và Dự báo;Số 6 .- Tr.88-91 | - |
dc.subject | Học máy | vi_VN |
dc.subject | Mô hình hồi quy tuyến tính | vi_VN |
dc.subject | Dự đoán giá vàng | vi_VN |
dc.title | Dự báo giá vàng nhìn từ mô hình hồi quy tuyến tính và mô hình học máy | vi_VN |
dc.type | Article | vi_VN |
Bộ sưu tập: | Kinh tế và Dự báo |
Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin | Mô tả | Kích thước | Định dạng | |
---|---|---|---|---|
_file_ Giới hạn truy cập | 2.53 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 216.73.216.3 |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.