Các mô hình hồi quy có ràng buộc và ứng dụng.

Abstract

Nghiên cứu “Các mô hình hồi quy có ràng buộc và ứng dụng” được thực hiện nhằm hệ thống hóa cơ sở lý thuyết, so sánh ưu - nhược điểm của các mô hình hồi quy có ràng buộc, qua đó khắc phục những hạn chế của mô hình tuyến tính truyền thống trong bối cảnh dữ liệu nhiều biến, tồn tại đa cộng tuyến và nguy cơ quá khớp. Trên bộ dữ liệu Ames Housing, các mô hình Ridge và Lasso được xây dựng và so sánh với hồi quy tuyến tính. Kết quả cho thấy các mô hình Ridge và Lasso có độ chính xác và tính ổn định cao hơn, đồng thời hỗ trợ hiệu quả trong việc lựa chọn biến và giảm ảnh hưởng của đa cộng tuyến. Qua đó, tiểu luận khẳng định vai trò quan trọng của các phương pháp hồi quy có ràng buộc trong phân tích dữ liệu thực tế và dự báo giá nhà, đồng thời định hướng nghiên cứu mở rộng với mô hình hồi quy Elastic Net và các mô hình học máy khác trong tương lai.