HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ KINH TẾ SỐBÀI THI KẾT THÚC HỌC PHẦN KHAI PHÁ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỀ TÀI: SỬ DỤNG THUẬT TOÁN RANDOM FOREST TRONG DƯ ĐOAN NGUY CƠ MẮC BỆNH Đ
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Đặt vấn đề
Bệnh đái tháo đường hiện nay là một trong những bệnh lý mãn tính nguy hiểm nhất, ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng cuộc sống và gánh nặng kinh tế xã hội Theo tổ chức Y tế Thế giới (WHO), số người mắc bệnh này đang gia tăng đáng báo động, với khoảng 537 triệu người trên toàn cầu và dự kiến đạt 643 triệu vào năm 2030 Bệnh không chỉ gây tử vong mà còn dẫn đến nhiều biến chứng nguy hiểm như bệnh tim mạch, suy thận và tổn thương thần kinh.
Bệnh đái tháo đường đang gia tăng nhanh chóng tại Việt Nam, trở thành vấn đề sức khỏe công cộng nghiêm trọng Theo Bộ Y tế, tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh đã gần gấp đôi trong 10 năm qua, chủ yếu do thay đổi lối sống, bao gồm thói quen ăn uống không lành mạnh và thiếu vận động thể chất.
Dự báo nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường thông qua các phương pháp khoa học và công nghệ đang trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, giúp giảm tỷ lệ mắc bệnh và chi phí điều trị Bài nghiên cứu này đề xuất áp dụng thuật toán Random Forest để dự đoán nguy cơ mắc bệnh, nhằm phát triển các công cụ hiệu quả cho công tác phòng ngừa.
Cơ sở hình thành đề tài
Thuật toán Random Forest là một phương pháp học máy mạnh mẽ, được sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là y tế Nó kết hợp kết quả từ nhiều cây quyết định để nâng cao độ chính xác và khả năng tổng quát Random Forest đã chứng minh hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu lớn và phức tạp, đặc biệt trong lĩnh vực y tế.
Nghiên cứu trước đây cho thấy nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như tuổi tác, giới tính, di truyền, chế độ dinh dưỡng và môi trường sống Tuy nhiên, các mô hình truyền thống không đủ khả năng phân tích đồng thời các yếu tố phức tạp này Việc áp dụng các phương pháp học máy, chẳng hạn như Random Forest, có thể giúp khắc phục những nhược điểm này trong việc đánh giá nguy cơ bệnh.
Random Forest có khả năng xác định tầm quan trọng của các yếu tố đầu vào trong mô hình dự đoán, điều này đặc biệt hữu ích trong y học Việc nhận diện các yếu tố nguy cơ chính giúp định hướng các chiến lược can thiệp hiệu quả Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các chỉ số như chỉ số khối cơ thể (BMI), đường huyết lúc đói, và tiền sử gia đình mắc bệnh là những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường.
Hiện nay, việc ứng dụng thuật toán học máy như Random Forest trong dự đoán và phòng ngừa bệnh tật tại Việt Nam còn hạn chế do thiếu dữ liệu chuẩn hóa và nguồn lực công nghệ Nghiên cứu này không chỉ tập trung vào việc áp dụng Random Forest mà còn hướng tới xây dựng một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy, hỗ trợ cho các nghiên cứu và ứng dụng trong tương lai.
Việc áp dụng thuật toán Random Forest trong việc dự đoán nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường là một phương pháp hứa hẹn, mang lại nhiều lợi ích cho y tế dự phòng và nghiên cứu khoa học.
Một số kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước
1.3.1 Một số kết quả nghiên cứu tại Việt Nam
Nhiều nghiên cứu tại Việt Nam đã tập trung vào việc xác định các yếu tố nguy cơ liên quan đến bệnh đái tháo đường và xây dựng các mô hình dự đoán hiệu quả Một trong những nghiên cứu đáng chú ý được thực hiện bởi Đại học, nhằm cung cấp thông tin hữu ích cho việc phòng ngừa và quản lý bệnh.
Vào năm 2020, Y Hà Nội đã tiến hành phân tích dữ liệu từ hơn 1.000 bệnh nhân tại các bệnh viện lớn miền Bắc để xác định các yếu tố nguy cơ chính liên quan đến bệnh, như mức đường huyết lúc đói, chỉ số BMI và tiền sử gia đình Nghiên cứu này cho thấy khả năng dự đoán đạt độ chính xác khoảng 78% khi áp dụng các phương pháp thống kê truyền thống.
Nghiên cứu năm 2022 từ Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh đã áp dụng thuật toán Random Forest trên 500 bệnh nhân khu vực phía Nam, cho thấy mô hình này có hiệu suất vượt trội với độ chính xác trên 85% so với hồi quy logistic Đồng thời, nghiên cứu cũng xác định các yếu tố nguy cơ quan trọng như đường huyết lúc đói, huyết áp và thói quen ăn uống.
Gần đây, các tổ chức y tế tại Việt Nam đã thử nghiệm mô hình Random Forest trong sàng lọc nguy cơ bệnh đái tháo đường tại cộng đồng Một dự án thí điểm tại Bình Dương đã áp dụng mô hình này để phân tích dữ liệu từ các trung tâm y tế cơ sở, góp phần nâng cao hiệu quả trong việc phát hiện sớm các trường hợp có nguy cơ cao.
1.3.2 Một số kết quả nghiên cứu trên thế giới
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng thuật toán Random Forest hiệu quả trong việc dự đoán nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường Một nghiên cứu tại Hoa Kỳ, sử dụng dữ liệu từ National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), đã áp dụng Random Forest để xác định các yếu tố nguy cơ chính như tuổi, chỉ số khối cơ thể (BMI) và mức đường huyết lúc đói Kết quả cho thấy thuật toán này không chỉ đạt độ chính xác cao mà còn cung cấp khả năng giải thích rõ ràng về ảnh hưởng của từng yếu tố nguy cơ.
Tại Ấn Độ, nơi có tỷ lệ đái tháo đường cao, một nghiên cứu đã áp dụng thuật toán Random Forest để phân tích dữ liệu y tế cộng đồng, đạt độ chính xác dự đoán trên 85% Nghiên cứu này còn đề xuất sử dụng thuật toán để phát triển các ứng dụng cảnh báo sớm nguy cơ mắc bệnh, góp phần nâng cao hiệu quả trong việc phòng ngừa và quản lý bệnh đái tháo đường.
Tại Châu Âu, việc kết hợp mô hình Random Forest với các phương pháp học sâu để phân tích dữ liệu đa chiều, bao gồm dữ liệu di truyền và lối sống, đã cho ra những kết quả ấn tượng Những mô hình này không chỉ dự đoán chính xác nguy cơ mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho việc điều chỉnh các can thiệp y tế cá nhân hóa.
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng Random Forest có tiềm năng lớn trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là trong việc dự báo và phòng ngừa bệnh đái tháo đường.
Mục tiêu đề tài
Mục tiêu của nghiên cứu này là áp dụng thuật toán Random Forest để phát triển mô hình dự đoán nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường, nhằm hỗ trợ phát hiện sớm và quản lý hiệu quả bệnh Các mục tiêu cụ thể bao gồm việc nâng cao khả năng chẩn đoán và cải thiện quy trình quản lý bệnh nhân.
1.4.1 Xây dựng mô hình dự đoán nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường: Áp dụng thuật toán Random Forest để phân tích dữ liệu lâm sàng và các yếu tố nguy cơ của bệnh nhân nhằm xây dựng một mô hình có khả năng dự đoán chính xác nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường.
Các yếu tố quan trọng như tuổi tác, chỉ số khối cơ thể (BMI), tiền sử gia đình, chế độ ăn uống, hoạt động thể chất và các chỉ số sinh lý học đều có ảnh hưởng mạnh mẽ đến nguy cơ mắc bệnh.
1.4.2 Đánh giá hiệu quả mô hình: Đo lường các chỉ số đánh giá chất lượng mô hình dự đoán như độ chính xác, độ nhạy (sensitivity), độ đặc hiệu (specificity), và diện tích dưới đường cong ROC (AUC) để đảm bảo mô hình có khả năng phân loại chính xác bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường.
This article compares the Random Forest model with other machine learning algorithms, such as Support Vector Machine (SVM), Decision Trees, and Logistic Regression, to identify the most effective method for predicting disease risk By evaluating the strengths and weaknesses of each approach, the analysis aims to determine which algorithm offers the highest accuracy and reliability in disease prediction scenarios.
1.4.3 Xác định các yếu tố quan trọng trong dự đoán nguy cơ:
Phân tích các yếu tố đặc trưng ảnh hưởng đến nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường là cần thiết, và việc sử dụng phương pháp tính toán độ quan trọng của các biến trong thuật toán Random Forest giúp xác định những yếu tố này một cách hiệu quả.
1.4.4 Ứng dụng thực tiễn của mô hình trong công tác y tế: Đề xuất cách ứng dụng mô hình dự đoán trong các cơ sở y tế, phòng khám và bệnh viện nhằm sàng lọc và phát hiện sớm bệnh đái tháo đường.
Phát triển một công cụ hỗ trợ bác sĩ và nhân viên y tế trong việc đánh giá nguy cơ bệnh tật của bệnh nhân, giúp họ đưa ra các biện pháp phòng ngừa và điều trị kịp thời.
1.4.5 Đề xuất phương pháp cải tiến và mở rộng mô hình: Đưa ra các giải pháp để cải tiến độ chính xác và khả năng dự đoán của mô hình thông qua việc sử dụng các kỹ thuật học sâu (deep learning) hoặc kết hợp nhiều thuật toán học máy khác.
Nghiên cứu tiềm năng mở rộng mô hình này cho các bệnh lý khác có thể dự đoán thông qua các yếu tố lâm sàng tương tự, nhằm gia tăng giá trị ứng dụng của nghiên cứu.
Đề tài này không chỉ nâng cao hiểu biết về ứng dụng của thuật toán Random Forest trong lĩnh vực y học mà còn cung cấp các công cụ thiết thực nhằm cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe cộng đồng và giảm chi phí điều trị bệnh đái tháo đường.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
Bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường được theo dõi từ các bệnh viện và phòng khám, với dữ liệu liên quan đến nhiều yếu tố như tuổi tác, chỉ số khối cơ thể (BMI), tiền sử gia đình, chế độ ăn uống, mức độ hoạt động thể chất, mức đường huyết và các chỉ số sinh lý.
Số lượng mẫu: Khoảng 500-1000 bệnh nhân, bao gồm cả nhóm mắc bệnh và nhóm không mắc bệnh.
Thu thập dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ các bệnh viện, phòng khám về các yếu tố nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường.
Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa các đặc trưng và mã hóa các biến phân loại để phù hợp với mô hình học máy.
Xây dựng mô hình dự đoán bệnh đái tháo đường bằng thuật toán Random Forest, dữ liệu được chia thành 80% cho huấn luyện và 20% cho kiểm tra Đánh giá mô hình dựa trên các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu và AUC, đồng thời so sánh với các thuật toán khác như Logistic Regression và Decision Trees để lựa chọn phương pháp tối ưu Mô hình sẽ được thử nghiệm và ứng dụng trong các cơ sở y tế nhằm sàng lọc và dự đoán nguy cơ mắc bệnh.
Để nâng cao độ chính xác, mô hình sẽ được cải tiến dựa trên kết quả thu được, đồng thời có thể kết hợp với các kỹ thuật học sâu (deep learning).
Ý nghĩa của đề tài
1.6.1 Ý nghĩa khoa học Đề tài này mang lại ý nghĩa khoa học quan trọng trong việc áp dụng các thuật toán học máy, đặc biệt là Random Forest, vào lĩnh vực y học Cụ thể:
Mô hình dự đoán nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường sẽ nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu y tế bằng cách cải thiện khả năng xử lý các bộ dữ liệu phức tạp, giúp xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự phát triển của bệnh.
Thuật toán Random Forest sẽ được áp dụng trong lĩnh vực y tế, nơi có nhiều đặc trưng không đồng nhất và dữ liệu lớn Việc này không chỉ kiểm nghiệm tính hiệu quả của thuật toán mà còn mở ra cơ hội ứng dụng phương pháp học máy trong các nghiên cứu y học khác, góp phần giải quyết các vấn đề sức khỏe cộng đồng.
Cải thiện mô hình dự đoán bệnh là một yếu tố quan trọng trong y học, với các mô hình học máy như Random Forest có khả năng tự động học và cải thiện từ dữ liệu đầu vào, từ đó nâng cao độ chính xác trong dự đoán Nghiên cứu và phát triển các phương pháp tối ưu hóa mô hình học máy không chỉ giúp cải thiện hiệu suất dự đoán mà còn đóng góp vào kho tàng kiến thức về các phương pháp dự đoán trong lĩnh vực y tế.
1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn Đề tài này không chỉ có ý nghĩa trong lĩnh vực khoa học mà còn có tác động lớn đến thực tiễn, đặc biệt trong công tác chăm sóc sức
Mô hình dự đoán nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện sớm những người có nguy cơ cao Việc này giúp ngăn ngừa hoặc giảm thiểu các biến chứng nghiêm trọng như bệnh tim mạch, đột quỵ, bệnh thận và mù lòa Can thiệp sớm không chỉ giảm tỷ lệ bệnh tật mà còn hạn chế tử vong liên quan đến bệnh đái tháo đường.
Cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe là mục tiêu quan trọng, và việc ứng dụng mô hình trong các bệnh viện và phòng khám sẽ giúp bác sĩ nhanh chóng sàng lọc bệnh nhân có nguy cơ cao Điều này cho phép đưa ra phác đồ điều trị hoặc biện pháp phòng ngừa kịp thời, từ đó nâng cao hiệu quả điều trị và chăm sóc sức khỏe cho cộng đồng.
Việc phát hiện sớm và can thiệp kịp thời bệnh đái tháo đường không chỉ giúp giảm chi phí điều trị mà còn làm giảm gánh nặng cho hệ thống y tế Chăm sóc sớm giúp chi phí điều trị thấp hơn và giảm thiểu biến chứng nặng Hơn nữa, ứng dụng công nghệ trong việc dự đoán và sàng lọc bệnh nhân có thể được triển khai trong các chương trình quốc gia và phòng khám cộng đồng, nâng cao hiệu quả của các chiến dịch chăm sóc sức khỏe và phòng ngừa bệnh.
Cung cấp công cụ hỗ trợ bác sĩ giúp cải thiện quy trình chăm sóc bệnh nhân bằng cách dự đoán nguy cơ, từ đó tối ưu hóa quyết định điều trị Điều này không chỉ giảm thời gian và chi phí cho chẩn đoán ban đầu mà còn nâng cao độ chính xác trong việc xác định bệnh.
Bố cục đề tài
Chương 1: Tổng quan về đề tài:
Chương này cung cấp cái nhìn tổng quan về đề tài nghiên cứu, nhấn mạnh lý do chọn lựa và tầm quan trọng của việc áp dụng thuật toán học máy trong dự báo nguy cơ mắc bệnh đái tháo đường Bên cạnh đó, chương cũng trình bày các kết quả nghiên cứu có liên quan từ trong và ngoài nước, xác định mục tiêu và phương pháp nghiên cứu, đồng thời làm rõ ý nghĩa của đề tài và cấu trúc tổng thể của nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tổng quan về kỹ thuật khai phá dữ liệu
2.1.1 Khái niệm khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu, xuất hiện vào cuối thập kỷ 80, là một tập hợp các kỹ thuật nhằm phát hiện thông tin giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn Quá trình này liên quan đến việc phân tích dữ liệu và áp dụng các phương pháp để tìm ra các mẫu có tính chính quy Mục tiêu chính của khai phá dữ liệu là mô tả và dự đoán các xu hướng trong dữ liệu.
Khai phá dữ liệu là quá trình phân tích và tính toán nhằm phát hiện thông tin ẩn giá trị trong các tập dữ liệu lớn Phương pháp này áp dụng các kỹ thuật và thuật toán khoa học dữ liệu để khám phá mẫu, quy luật và thông tin quan trọng từ bộ dữ liệu có sẵn.
Nói tóm lại, khai phá dữ liệu là một quá trình phát hiện những tri thức mới từ những dữ liệu đã thu thập được.
2.1.2 Các giai đoạn của quá trình khai phá dữ liệu
Quy trình khai phá dữ liệu bao gồm các bước như trong hình sau:
Hình 1: Quy trình khai phá tri thức 1
Làm sạch dữ liệu (data cleaning): ở bước này các nhiễu và dữ liệu không nhất quán sẽ được loại bỏ
Tích hợp dữ liệu (data intergation): dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể được tổ hợp lại
Lựa chọn dữ liệu (data selection): những dữ liệu thích hợp với nhiệm vụ phân tích sẽ được trích rút ra từ CSDL
Chuyển đổi dữ liệu (data tranform): dữ liệu sau khi được chọn lọc sẽ được chuyển đổi hay hợp nhất về dạng thích hợp cho việc khai phá
Khai phá dữ liệu là quá trình quan trọng, trong đó các phương pháp thông minh được áp dụng để trích xuất các mẫu dữ liệu quý giá.
Đánh giá mẫu là quá trình mà các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các chỉ số cụ thể để xác định giá trị thực sự và tầm quan trọng của các mẫu biểu diễn tri thức.
Knowledge presentation involves utilizing techniques for representing and displaying information to effectively deliver extracted knowledge to users.
(https://viblo.asia/p/kho-du-lieu-va-khai-pha-du-lieu-tiep- djeZ1Dj8KWz)
Hình 2: Quy trình khai phá tri thức 2
Các phương pháp khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu đang ngày càng trở nên quan trọng và phổ biến trong các lĩnh vực khác nhau Dưới đây là sáu kỹ thuật chính thường được áp dụng trong quá trình khai thác dữ liệu.
Kỹ thuật phân tích phân loại (Classification Analysis) là một phương pháp cho phép phân loại đối tượng hoặc dữ liệu vào các lớp đã xác định Kỹ thuật này thường được sử dụng để thu thập thông tin quan trọng và phân loại khách hàng, sản phẩm, hoặc mặt hàng Bằng cách mô tả các thuộc tính của đối tượng, người dùng có thể áp dụng các thuật toán phù hợp để đạt được mục tiêu phân loại hiệu quả.
Bằng cách mô tả nhiều thuộc tính khác nhau để phân loại đối tượng vào một lớp cụ thể hoặc áp dụng thuật toán để phân loại.
Hình 3: Phân tích dữ liệu dựa trên Big Data
Email Outlook sử dụng các thuật toán để phân loại email thành hợp pháp hoặc spam Tương tự, các doanh nghiệp có thể áp dụng kỹ thuật này để phân loại khách hàng theo đối tượng hoặc độ tuổi.
Kỹ thuật luật kết hợp (Association Rule Learning)
Kỹ thuật luật kết hợp, hay còn gọi là Association Rule Learning, là một phương pháp trong khai phá dữ liệu nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến trong cơ sở dữ liệu Phương pháp này giúp "giải nén" các mẫu ẩn trong dữ liệu, từ đó hỗ trợ việc kiểm tra và dự đoán hành vi Luật kết hợp thường được ứng dụng rộng rãi trong ngành bán lẻ để tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.
đang được các doanh nghiệp áp dụng để phân tích hành vi mua sắm và dữ liệu trong giỏ hàng của khách hàng tiềm năng Trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin, lập trình viên sử dụng kỹ thuật này để phát triển các chương trình Machine Learning, từ đó tối ưu hóa quy trình phân tích và ra quyết định.
Trong lĩnh vực mua sắm, việc phân tích thông tin về sản phẩm đã mua của khách hàng rất quan trọng Bằng cách áp dụng thuật toán luật kết hợp, cửa hàng có thể phát hiện quy luật như "Nếu khách hàng mua sản phẩm A, thì họ có khả năng cao cũng sẽ mua sản phẩm B" Thông tin này giúp tối ưu hóa trưng bày sản phẩm, tạo ra các chương trình khuyến mãi kèm theo và xây dựng chiến dịch quảng cáo mục tiêu hiệu quả hơn.
Kỹ thuật phát hiện bất thường (Anomaly or Outlier Detection)
Kỹ thuật phát hiện bất thường tập trung vào việc phân tích các mục dữ liệu trong bộ dữ liệu nhằm xác định những tập dữ liệu không phù hợp với mẫu dự kiến Các bất thường này có thể bao gồm độ lệch, sự khác thường, nhiễu và ngoại lệ.
Sự bất thường trong dữ liệu rất quan trọng vì nó cung cấp thông tin cần thiết, cho thấy sự khác biệt so với mức trung bình trong một tập dữ liệu Điều này chỉ ra rằng có điều gì đó khác thường đã xảy ra, và các nhà phân tích dữ liệu cần phải chú ý đến điều này.
Kỹ thuật phát hiện bất thường là một công cụ quan trọng trong việc tự động hóa giám sát và bảo mật, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính và giao dịch điện tử Kỹ thuật này giúp nhận diện các mẫu dữ liệu không bình thường, từ đó hỗ trợ trong việc phát hiện các hành vi đáng ngờ và tăng cường an ninh hệ thống.
Hình 4: Phát hiện rủi ro, bất thường trong kho dữ liệu
Phát hiện gian lận trong giao dịch tín dụng là một nhiệm vụ quan trọng, sử dụng dữ liệu về các giao dịch như số tiền, thời gian và địa điểm Kỹ thuật phát hiện bất thường giúp xác định các giao dịch khác thường, chẳng hạn như số tiền lớn đột ngột, để tiến hành xem xét kỹ lưỡng nhằm xác định có phải là gian lận hay không.
Kỹ thuật phân tích theo cụm (Clustering Analysis)
Kỹ thuật phân tích theo cụm là phương pháp gom nhóm các đối tượng có đặc tính tương đồng, giúp phân biệt rõ ràng giữa các nhóm khác nhau Trong khai phá dữ liệu, kỹ thuật này được sử dụng để tạo hồ sơ và phân khúc khách hàng, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp trong việc xây dựng kế hoạch marketing hiệu quả.
Kỹ thuật phân cụm trong Marketing giúp xác định nhóm khách hàng tiềm năng dựa trên hành vi mua sắm trực tuyến Các nhóm khách hàng có thể khác nhau, như nhóm ưa thích ưu đãi giảm giá hay nhóm quan tâm đến xu hướng mới Nhờ vào việc phân cụm, doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược quảng cáo hiệu quả cho từng nhóm mà không cần phải đánh giá từng khách hàng một cách riêng lẻ.
Kỹ thuật phân tích hồi quy (Regression analysis)
Kỹ thuật phân tích hồi quy giúp xác định và phân tích mối quan hệ giữa các biến, từ đó dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên biến độc lập Phân tích hồi quy cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự thay đổi của các biến phụ thuộc, góp phần hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến chúng.
Hình 5: Phân tích mối quan hệ giữa các cảm biến trong cơ sở dữ liệu
Ví dụ: Áp dụng hồi quy để dự đoán giá nhà dựa trên các yếu tố như diện tích, khoảng cách đến trung tâm, tiện ích xung quanh nhà,…
Kỹ thuật dự báo (Prediction)
Kỹ thuật dự báo được sử dụng trong một số trường hợp đặc biệt.
Kỹ thuật khai phá dữ liệu được sử dụng để khám phá mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, giúp dự đoán giá trị trong tương lai Các phương pháp này bao gồm phân tích phân loại, học quy tắc kết hợp, phát hiện bất thường, phân tích theo cụm, phân tích hồi quy và dự báo, mỗi kỹ thuật đều có ứng dụng riêng trong việc phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Chuỗi cửa hàng bán lẻ áp dụng kỹ thuật dự báo để ước lượng doanh số bán hàng dựa trên dữ liệu lịch sử, quảng cáo, giảm giá và các sự kiện khác Bằng cách xây dựng mô hình dự báo, họ phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố này và doanh số bán hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược kinh doanh như điều chỉnh quảng cáo và giảm giá dựa trên những dự đoán chính xác.
Bài toán phân lớp trong Khai phá dữ liệu
2.3.1 Khái niệm về phân lớp
Phân lớp dữ liệu là một kỹ thuật trong khai phá dữ liệu, cho phép gán tên lớp cho các phần tử trong tập dữ liệu dựa trên đặc điểm của lớp Mục tiêu chính của phương pháp này là xây dựng mô hình có khả năng dự đoán lớp hoặc nhãn cho dữ liệu mới chưa được thấy, dựa vào các đặc điểm của chúng.
(https://cole.edu.vn/6-ky-thuat-khai-pha-du-lieu/)
2.3.2 Quá trình phân lớp dữ liệu
Hình 6: Quá trình phân lớp dữ liệu
Nhìn chung, quá trình phân lớp dữ liệu gồm hai bước:
Bước 1: Xây dựng mô hình.
Xây dựng mô hình là quá trình mô tả các lớp đã được định nghĩa trước, trong đó mỗi mẫu được gán thuộc về một lớp thông qua thuộc tính nhãn lớp Tập hợp các mẫu này được sử dụng để huấn luyện mô hình, được gọi là tập huấn luyện Mô hình có thể được biểu diễn dưới dạng các luật phân lớp, cây quyết định và các công thức toán học.
1) Dữ liệu đầu vào: là dữ liệu mẫu đã được gán nhãn và tiền xử lý
2) Các thuật toán phân lớp: cây quyết định, hàm số toán học, tập luật,…
3) Kết quả của bước này là mô hình phân lớp đã được huấn luyện (trình phân lớp)
Hình 7: Xây dựng mô hình phân lớp
Bước 2: Sử dụng mô hình.
Bước 2.1: Đánh giá mô hình (kiểm tra tính đúng đắn của mô hình)
1) Dữ liệu đầu vào: là một tập dữ liệu mẫu khác đã được gán nhãn và tiền xử lý Tuy nhiên lúc đưa vào mô hình phân lớp, ta “lờ” đi thuộc tính đã được gãn nhãn.
2) Tính đúng đắn của mô hình sẽ được xác định bằng cách so sánh thuộc tính gãn nhãn của dữ liệu đầu vào và kết quả phân lớp của mô hình.
Hình 8: Đánh giá mô hình
Bước 2.2: Phân lớp dữ liệu mới
1) Dữ liệu đầu vào: là dữ liệu “khuyết” thuộc tính cần dự đoán lớp (nhãn)
2) Mô hình sẽ tự động phân lớp (gán nhãn) cho các đối tượng dữ liệu này dựa vào những gì được huấn luyện ở bước 1.
Hình 9: Phân lớp dữ liệu mới
Mô hình phân lớp dữ liệu được sử dụng để phân loại các đối tượng chưa biết hoặc cho dữ liệu trong tương lai Trước khi áp dụng, cần đánh giá độ chính xác của mô hình bằng cách so sánh nhãn đã biết của mẫu kiểm tra với kết quả phân loại của mô hình Độ chính xác được tính bằng phần trăm mẫu kiểm tra được phân loại đúng, và tập kiểm tra phải độc lập với tập huấn luyện.
Phân lớp là một phương pháp học có giám sát, trong đó tập dữ liệu huấn luyện bao gồm các quan sát và nhãn lớp tương ứng Dữ liệu mới sẽ được phân loại dựa trên các thông tin từ tập huấn luyện này.
Hình thức học không giám sát trái ngược với học có giám sát, trong đó nhãn lớp của tập dữ liệu huấn luyện không được biết đến.
(https://www.studocu.com/vn/document/dai-hoc-kinh-te-quoc-dan/ principles-of-data-mining/phan-lop-du-lieu-description/49319171)
2.3.3 Thuật toán phân lớp randomforest
Rừng cây ngẫu nhiên (Random Forest) là một thuật toán học máy tổng hợp, bao gồm nhiều cây quyết định, được phát triển bởi Leo Breiman vào năm 2001 Thuật toán này kết hợp dự đoán từ nhiều cây quyết định để cải thiện độ chính xác so với dự đoán của một cây đơn lẻ Là một phần của họ thuật toán cây quyết định, rừng cây ngẫu nhiên sử dụng phương pháp Bagging để tạo ra mô hình mạnh mẽ hơn bằng cách kết hợp nhiều cây quyết định, với quyết định cuối cùng được đưa ra dựa trên sự đồng thuận của đa số cây.
Rừng ngẫu nhiên là một thuật toán học máy mạnh mẽ, được ứng dụng rộng rãi trong mô hình dự đoán và hồi quy Thuật toán này thường được sử dụng cho các nhiệm vụ như lọc thư rác, phân loại hình ảnh và phát hiện gian lận.
2.3.3.2 Mô tả thuật toán Random Forest
Thuật toán Random Forest, với tên gọi mang ý nghĩa "rừng ngẫu nhiên", xây dựng một tập hợp các cây quyết định dựa trên thuật toán Decision Tree Mỗi cây quyết định trong rừng hoạt động độc lập, đưa ra quyết định dựa trên yếu tố ngẫu nhiên và sự đa dạng của dữ liệu.
Hãy tưởng tượng một khu rừng nơi mỗi cây đại diện cho một cá nhân với quan điểm và suy nghĩ độc đáo Sự độc lập và đa dạng này giúp mỗi cây đóng góp một cái nhìn khác nhau về vấn đề Khi tổng hợp các quan điểm, chúng ta khai thác sức mạnh tập thể để tạo ra một dự đoán chung.
Trong quá trình huấn luyện, dữ liệu được chọn ngẫu nhiên để tạo thành các tập con riêng biệt Mỗi cây quyết định được đào tạo trên một tập con cụ thể, nhờ vào yếu tố ngẫu nhiên này, các cây trở nên độc lập và sở hữu những đặc điểm riêng.
Thuật toán Random Forest tận dụng sự đa dạng và tính ngẫu nhiên để nâng cao khả năng dự đoán và giảm thiểu rủi ro từ việc phụ thuộc vào một cây quyết định duy nhất Khi dự đoán dữ liệu mới, mỗi cây trong Random Forest thực hiện các kiểm tra dựa trên điều kiện riêng của nó Quá trình này diễn ra từ gốc đến lá, với mỗi cây đưa ra một dự đoán tại lá tương ứng Kết quả từ mỗi cây được coi như một lá phiếu, và quyết định cuối cùng được xác định dựa trên tổng hợp kết quả của cuộc bỏ phiếu này.
Khi sử dụng thuật toán Random Forest với 7 cây quyết định, nếu 4 cây dự đoán giá trị 0 và 3 cây dự đoán giá trị 1, kết quả cuối cùng sẽ là 0 dựa trên nguyên tắc bỏ phiếu, vì đa số 4 cây đã đưa ra dự đoán này.
(https://statio.vn/blog/random-forest-la-gi-trong-machine-learning- giai-thich-cac-thuat-ngu-cach-hoat-ong-va-vi-du-thuc-te)
2.3.4 Phân lớp dữ liệu bằng randomforest
Phân lớp dữ liệu bằng Random Forest là một kỹ thuật học máy hiệu quả, sử dụng mô hình tập hợp của nhiều cây quyết định Phương pháp này kết hợp kết quả từ các cây quyết định khác nhau, được xây dựng từ các tập con dữ liệu và đặc trưng, nhằm đưa ra quyết định chính xác hơn.
Quy trình phân lớp dữ liệu bằng Random Forest:
1 Thu thập và xử lý dữ liệu:
Đảm bảo dữ liệu đầy đủ, sạch sẽ, và không có giá trị bị thiếu (nếu có, cần xử lý).
Mã hóa các biến phân loại (categorical variables) nếu cần thiết.
Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra.
2 Xây dựng mô hình Random Forest:
Tạo một tập hợp cây quyết định, mỗi cây được huấn luyện trên một tập con ngẫu nhiên của dữ liệu huấn luyện (bagging).
Mỗi cây quyết định sử dụng một tập con ngẫu nhiên của các đặc trưng (features) tại mỗi nút chia tách, giúp tăng cường tính đa dạng.
Sử dụng tập kiểm tra để dự đoán và tính toán các chỉ số đánh giá như accuracy, precision, recall, hoặc F1-score.
4 Tối ưu hóa mô hình:
Điều chỉnh các siêu tham số như:
Độ sâu tối đa của mỗi cây (max_depth).
Số lượng đặc trưng được chọn ngẫu nhiên (max_features).
Các thông số dừng sớm (min_samples_split, min_samples_leaf).
2.3.5 Đánh giá hiệu quả phân lớp
XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO/CHẨN ĐOÁN
Cơ sở dữ liệu xây dựng mô hình
Bộ dữ liệu này được thu thập từ chương trình Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) của CDC, nhằm đánh giá nguy cơ mắc bệnh tiểu đường dựa trên yếu tố sức khỏe, hành vi và nhân khẩu học Nó bao gồm 253.680 câu trả lời khảo sát từ BRFSS2015, với biến mục tiêu Diabetes_012 phân loại thành ba nhóm: 0 (không có bệnh tiểu đường hoặc chỉ trong thời kỳ mang thai), 1 (tiền tiểu đường) và 2 (tiểu đường) Tập dữ liệu này có tổng cộng 21 biến tính năng.
Phân tích dữ liệu
Tập dữ liệu gồm 253680 dòng và 22 cột. Đây là các thuộc được sử dụng trong một tập dữ liệu có thể liên quan đến bệnh tiểu đường.
Bệnh tiểu đường là một biến mục tiêu quan trọng, cho biết tình trạng sức khỏe của người bệnh Giá trị có thể là "0", "1" hoặc "2", trong đó "0" biểu thị không mắc bệnh tiểu đường hoặc chỉ trong thời kỳ mang thai, "1" cho biết người đó bị tiền tiểu đường, và "2" nghĩa là họ đã được chẩn đoán mắc bệnh tiểu đường.
Tăng huyết áp, hay còn gọi là huyết áp cao, là một tình trạng bệnh lý đặc trưng bởi mức huyết áp trong động mạch tăng cao liên tục Theo nghiên cứu của Hiệp hội Tiểu đường Hoa Kỳ, khoảng 60% người mắc bệnh đái tháo đường phải đối mặt với huyết áp cao hoặc cần thuốc để kiểm soát tình trạng này Trong đó, giá trị 0 biểu thị không bị tăng huyết áp, trong khi giá trị 1 cho thấy người bệnh đang gặp phải tình trạng huyết áp cao.
Cholesterol cao (HighChoi) là một yếu tố quan trọng trong lipid máu, ảnh hưởng đến hoạt động của tế bào thần kinh và sản xuất hormone, giúp cơ thể duy trì sức khỏe Tuy nhiên, cholesterol cao có thể làm tăng nguy cơ mắc bệnh tiểu đường và các biến chứng tim mạch, đồng thời suy giảm khả năng kiểm soát đường huyết và gây tổn thương cho các mạch máu nhỏ, ảnh hưởng đến võng mạc, thận và hệ thần kinh Giá trị cholesterol được phân loại thành 0 và 1, trong đó 0 cho thấy không có cholesterol cao, còn 1 cho biết tình trạng cholesterol cao.
CholCheck (Kiểm tra cholesterol) là một chỉ số có giá trị 0 hoặc 1; trong đó, giá trị 0 cho biết người dùng chưa kiểm tra cholesterol trong vòng 5 năm qua, trong khi giá trị 1 cho thấy họ đã thực hiện kiểm tra cholesterol trong khoảng thời gian này.
Chỉ số khối cơ thể (BMI) là một công cụ quan trọng để đánh giá lượng mỡ trong cơ thể dựa trên chiều cao và cân nặng Theo tiêu chuẩn, BMI dưới 18,5 được coi là thiếu cân, trong khi chỉ số từ 18,5 đến 24,9 là bình thường Nếu BMI nằm trong khoảng 25 đến 29,9, người đó được xem là thừa cân, và chỉ số từ 30 trở lên cho thấy tình trạng béo phì.
Nghiên cứu cho thấy, mỡ vùng bụng lớn có thể làm tăng viêm trong cơ thể, dẫn đến giảm độ nhạy cảm với insulin Khi các tế bào mỡ giải phóng hóa chất gây viêm, chức năng của các tế bào đáp ứng insulin bị ảnh hưởng, làm giảm khả năng đáp ứng của cơ thể với insulin Béo phì gây ra sự thay đổi trong quá trình trao đổi chất, làm cho mô mỡ giải phóng các phân tử chất béo vào máu, từ đó ảnh hưởng đến các tế bào đáp ứng insulin và làm tăng nguy cơ mắc bệnh tiểu đường.
(https://dripcare.vn/tin-tuc/thong-tin-y-khoa/moi-quan-he-giua-chi- so-bmi-va-benh-nhan-bi-tieu-duong).
Hút thuốc lá gây ra nhiều tác động tiêu cực đến sức khỏe con người do chứa nhiều chất độc hại, đặc biệt là các chất gây ung thư Nicotin trong thuốc lá là một chất gây nghiện mạnh, khiến người sử dụng phụ thuộc cả về thể chất lẫn tâm lý Ngoài ra, hắc ín trong thuốc lá làm tăng nguy cơ tổn thương cho cơ thể.
Nghiên cứu cho thấy, nicotine trong khói thuốc lá làm giảm hiệu quả hoạt động của insulin, dẫn đến khả năng hấp thụ glucose kém hơn của các tế bào Điều này khiến đường huyết tăng cao, gây tổn thương tế bào và suy giảm chức năng cơ thể Hệ quả là sự rối loạn chuyển hóa đường, làm tăng nguy cơ mắc bệnh tiểu đường ở những người hút thuốc lá, đặc biệt là những người đã hút ít nhất 100 điếu trong đời.
Bệnh tiểu đường và đột quỵ có mối liên hệ chặt chẽ, với người mắc tiểu đường có nguy cơ cao hơn mắc phải đột quỵ so với người không mắc bệnh Tiểu đường gây tổn thương cho tế bào nội mạc, làm rối loạn chức năng của chúng, dẫn đến việc các phân tử mỡ dễ dàng xâm nhập và kết hợp với tế bào bạch cầu, tạo thành các mảng xơ vữa gây hẹp lòng mạch Tổn thương nội mạc cũng tạo điều kiện cho sự co mạch và kết dính tiểu cầu, hình thành cục huyết khối gây tắc mạch cấp tính Những yếu tố này làm tăng nguy cơ đột quỵ, với giá trị 0 chỉ ra rằng người đó chưa từng bị đột quỵ, trong khi giá trị 1 cho thấy họ đã từng trải qua cơn đột quỵ.
Bệnh tim là một tình trạng y tế nghiêm trọng liên quan đến nguy cơ cao phát triển bệnh tiểu đường Người mắc bệnh tiểu đường có khả năng mắc bệnh tim cao hơn, với nguy cơ tử vong do bệnh tim ở họ gấp bốn đến năm lần so với dân số chung Trong hệ thống đánh giá, giá trị 0 cho biết không mắc bệnh tim, trong khi giá trị 1 chỉ ra rằng người đó mắc bệnh tim.
Hoạt động thể chất (PhysActivity) được đánh giá bằng giá trị 0 hoặc 1 Giá trị 0 biểu thị rằng cá nhân không tham gia vào hoạt động thể chất nào trong 30 ngày qua, trong khi giá trị 1 cho thấy họ đã có hoạt động thể chất trong khoảng thời gian này.
Fruits (Trái cây): Ăn trái cây 1 lần hoặc nhiều lần mỗi ngày, nó có giá trị (0 hoặc 1) trong đó 0 bằng không , với 1 bằng có.
Veggies (Rau củ) :Có ăn rau củ thường xuyên hay không , nó có giá trị (0 hoặc 1) trong đó 0 bằng không , với 1 bằng có.
Hàm lượng rượu tiêu thụ (HvyAlcoholConsump) ghi nhận mức độ tiêu thụ rượu nặng, được mã hóa bằng số Người uống nhiều rượu được xác định là nam giới trưởng thành tiêu thụ hơn 14 ly mỗi tuần và phụ nữ trưởng thành uống hơn 7 ly mỗi tuần, với mã hóa 0 cho không và 1 cho có.
Bất Kỳ Chăm Sóc Sức Khỏe (AnyHealthcare) ghi nhận sự tham gia của cá nhân vào các chương trình chăm sóc sức khỏe Giá trị được xác định là 0 nếu không tham gia và 1 nếu có tham gia.
NoDocbcCost (Chi phí khám bệnh) Trong 12 tháng qua, có lúc nào bạn cần đi khám bác sĩ nhưng không thể vì lý do chi phí không? 0
GenHlth (Sức khỏe tổng quát) là chỉ số đánh giá sức khỏe tổng quát của bệnh nhân, sử dụng thang điểm từ 1 đến 5 Điểm 1 thể hiện sức khỏe rất tốt, không có vấn đề nghiêm trọng, trong khi điểm 2 cho thấy tình trạng sức khỏe tốt Điểm 3 chỉ ra sức khỏe trung bình, điểm 4 là tình trạng kém, và điểm 5 phản ánh sức khỏe rất kém, có thể kèm theo các triệu chứng nặng hoặc bệnh mãn tính.
Số ngày trong tháng mà bệnh nhân cảm thấy tinh thần không ổn định, lo âu, căng thẳng hoặc trầm cảm có thể liên quan đến tiểu đường Bệnh lý này thường gây ảnh hưởng tiêu cực đến tâm lý, đặc biệt khi bệnh nhân gặp khó khăn trong việc kiểm soát bệnh hoặc lo lắng về các biến chứng có thể xảy ra.
Các quy luật chẩn đoán bệnh tiểu đường
Chẩn đoán sớm bệnh đái tháo đường týp 2 rất quan trọng, đặc biệt đối với những người có yếu tố nguy cơ Những đối tượng cần được sàng lọc bao gồm những người từ 45 tuổi trở lên và có ít nhất một trong các yếu tố nguy cơ liên quan.
Chỉ số BMI từ 23 trở lên được coi là dấu hiệu thừa cân hoặc béo phì, theo tiêu chuẩn chẩn đoán dựa trên BMI và số đo vòng eo cho người trưởng thành tại khu vực Châu Á, do Liên đoàn Đái tháo đường Quốc tế (IDF) công bố năm 2005.
- Trong gia đình có người mắc bệnh đái tháo đường ở thế hệ cận kề (bố, mẹ, anh, chị em ruột, con ruột bị mắc bệnh đái tháo đường týp 2).
- Tiền sử được chẩn đoán mắc hội chứng chuyển hóa, tiền đái tháo đường (suy giảm dung nạp đường huyết lúc đói, rối loạn dung nạp glucose).
- Phụ nữ có tiền sử thai sản đặc biệt (đái tháo đường thai kỳ, sinh con to - nặng trên 3600 gam, sảy thai tự nhiên nhiều lần, thai chết lưu).
- Người có rối loạn Lipid máu; đặc biệt khi HDL-c dưới 0,9 mmol/L và Triglycrid trên 2,2 mmol/l. b) Chẩn đoán tiền đái tháo đường (Prediabetes).
Rối loạn dung nạp glucose (IGT) được xác định khi mức glucose huyết tương sau 2 giờ thực hiện nghiệm pháp tăng glucose máu bằng đường uống dao động từ 7,8 mmol/l (140 mg/dl) đến 11,0 mmol/l (200 mg/dl).
- Suy giảm glucose máu lúc đói (IFG), nếu lượng glucose huyết tương lúc đói (sau ăn 8 giờ) từ 6,1 mmol/l (110 mg/dl) đến 6,9 mmol/l
Để chẩn đoán đái tháo đường, mức glucose huyết tương phải đạt 125 mg/dl hoặc cao hơn, và sau 2 giờ nghiệm pháp tăng glucose máu, mức glucose huyết tương phải dưới 7,8 mmol/l (dưới 140 mg/dl) Tiêu chuẩn chẩn đoán bệnh đái tháo đường theo WHO năm 1999 dựa vào một trong ba tiêu chí cụ thể.
- Mức glucose huyết tương lúc đói ≥ 7,0 mmol/l (≥ 126 mg/dl).
- Mức glucose huyết tương ≥ 11,1 mmol/l (200 mg/dl) ở thời điểm 2 giờ sau nghiệm pháp dung nạp glucose bằng đường uống.
- Có các triệu chứng của đái tháo đường (lâm sàng); mức glucose huyết tương ở thời điểm bất kỳ ≥ 11,1 mmol/l (200 mg/dl).
Khi chẩn đoán bệnh, nếu dựa vào mức glucose huyết tương lúc đói và/hoặc kết quả từ nghiệm pháp dung nạp glucose bằng đường uống, cần thực hiện xét nghiệm hai lần vào hai ngày khác nhau.
Trong một số trường hợp, bệnh nhân có thể được chẩn đoán mắc đái tháo đường mặc dù mức glucose huyết tương lúc đói vẫn nằm trong giới hạn bình thường Đối với những trường hợp đặc biệt này, cần phải ghi rõ phương pháp chẩn đoán đã được sử dụng để xác định tình trạng bệnh.
“Đái tháo đường týp 2 - Phương pháp tăng glucose máu bằng đường uống”
(https://vncdc.gov.vn/huong-dan-chan-doan-va-dieu-tri-benh- dai-thao-duong-tuyp2nd14582.html#:~:text=c)%20Chẩn%20đoán
%20xác%20định,nạp%20glucose%20bằng%20đường%20uống.)
Xây dựng mô hình Random Forest
1 Chọn ngẫu nhiên một tập con các mẫu dữ liệu từ tập dữ liệu ban đầu.
2 Xây dựng một cây quyết định trên tập con dữ liệu được chọn. Khi xây dựng cây, ta chỉ chọn ngẫu nhiên một số thuộc tính để xem xét khi tìm kiếm thuộc tính tốt nhất để chia tập dữ liệu.
3 Lặp lại quá trình trên để xây dựng nhiều cây quyết định khác nhau.
4 Khi có một mẫu dữ liệu mới cần phân loại, ta cho mỗi cây quyết định trả về kết quả phân loại của nó Kết quả cuối cùng được tính toán bằng cách chọn lớp có số phiếu bầu (votes) cao nhất.
Sử dụng lý thuyết toán học
CART (Classification And Regression Tree) in Machine Learning - GeeksforGeeks
Thuật toán CART (Classification and Regression Trees) là một phương pháp cây quyết định hiệu quả cho cả phân loại và hồi quy Nó thuộc loại học có giám sát, sử dụng dữ liệu được gán nhãn để dự đoán các giá trị chưa biết.
CART (Cây phân loại và phục hồi) là một thuật toán mạnh mẽ có khả năng xử lý cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy Được phát triển bởi Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen và Charles Stone vào năm 1984, thuật toán này được Scikit-Learn áp dụng để đào tạo Cây quyết định, hay còn gọi là cây “phát triển” CART đã trở thành một công cụ quan trọng trong lĩnh vực học máy, giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán và phân loại dữ liệu.
CART (Cây phân loại và hồi quy) cho cây quyết định
CART (Classification and Regression Trees) là một thuật toán trong máy học, được sử dụng để dự đoán giá trị của các mục tiêu dựa trên các biến đầu vào Thuật toán này hoạt động theo hình thức cây quyết định, trong đó mỗi nhánh chia sẻ thông tin về một biến, và mỗi nút cuối cùng cung cấp dự đoán cho mục tiêu.
Thuật ngữ CART đóng vai trò là thuật ngữ chung cho các loại cây quyết định sau:
Loại cây: Cây được sử dụng để xác định mục tiêu có nhiều khả năng rơi vào "lớp" nào nhất khi nó liên tục.
Cây hồi phục: Chúng được sử dụng để dự đoán giá trị của một liên kết biến.
Khi cây quyết định được hình thành, các nút sẽ được chia thành các nút phụ dựa trên ngưỡng giá trị của thuộc tính Nút gốc sẽ được sử dụng làm huấn luyện viên và được phân chia thành hai nút bằng cách xem xét thuộc tính và ngưỡng giá trị tối ưu Quá trình phân chia này cũng được áp dụng cho các tập tin, tiếp tục cho đến khi tìm ra tập hợp tinh chất cuối cùng hoặc đạt đến số lượng lá tối đa có thể trong cây.
Cây phân loại và phục hồi (CART) là một cấu trúc toán học được áp dụng cho nhiệm vụ phân loại và phục hồi dữ liệu Thuật toán này hoạt động theo phương pháp học có giám sát, sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn để dự đoán các dữ liệu chưa thấy.
Cây cấu trúc CART tạo ra một mô hình bao gồm các nút và nhánh, trong đó các nút biểu thị các quyết định khác nhau và các nhánh đại diện cho các kết quả có thể xảy ra từ những quyết định đó Các nút lá trong cây chứa lớp nhãn hoặc giá trị dự kiến cho mục tiêu của biến.
CART áp dụng cách tiếp cận tham số để chia dữ liệu tại mỗi nút, đánh giá tất cả các phân tích khả thi và chọn phân tích tối ưu nhất nhằm giảm thiểu độ chất lượng của kết quả Đối với các nhiệm vụ phân loại, CART sử dụng tạp chất Gini làm tiêu chí phân tích, với tạp chất Gini thấp hơn cho thấy tập hợp dữ liệu càng tinh khiết Trong khi đó, đối với các nhiệm vụ hồi quy, CART áp dụng giảm dư làm tiêu chuẩn phân tích, với mức giảm dần thấp hơn thể hiện sự phù hợp tốt hơn của mô hình với dữ liệu.
Để ngăn chặn quá trình khớp dữ liệu, cắt là kỹ thuật loại bỏ các nút có đóng góp ít cho độ chính xác của mô hình Có hai kỹ thuật cắt đa năng: cắt phức tạp, liên quan đến việc tính toán chi phí của từng nút và loại bỏ các nút có chi phí âm, và cắt thông tin, tập trung vào việc tính toán mức tăng thông tin của từng nút để loại bỏ các nút có mức tăng thông tin thấp hơn.
CART tính toán hoạt động như thế nào?
Thuật toán CART hoạt động thông qua quy trình sau: Điểm phân chia tốt nhất của mỗi đầu vào được thu.
Dựa trên các điểm phân tích tốt nhất của mỗi đầu vào trong Bước 1, điểm phân tích "tốt nhất" mới được xác định rõ ràng.
Tách đầu vào đã chọn theo điểm phân tích "tốt nhất".
Tiếp tục phân chia cho đến khi thỏa mãn quy tắc dừng hoặc không có khả năng phân chia theo ý muốn nào khác.
Thuật toán CART sử dụng chỉ số Gini để phân chia dữ liệu thành cây quyết định Nó tìm kiếm sự đồng nhất tốt nhất cho các nút phụ thông qua tiêu chí Gini, giúp tối ưu hóa quá trình phân loại.
Giới thiệu thuật toán
Thuật toán Random Forest là một trong những thuật toán học máy có giám sát phổ biến, được áp dụng cho các bài toán phân loại và hồi quy Độ chính xác của thuật toán này tăng lên khi số lượng cây trong khu rừng lớn hơn, cho phép giải quyết vấn đề hiệu quả hơn Random Forest hoạt động bằng cách kết hợp nhiều cây quyết định trên các tập con khác nhau của dữ liệu, sau đó lấy giá trị trung bình để cải thiện độ chính xác dự đoán Thuật toán này dựa trên khái niệm học tập tổng hợp, kết hợp nhiều bộ phân loại nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp và nâng cao hiệu suất mô hình.
