Dự báo hoạt động ngân hàng bằng thuật toán rừng ngẫu nhiên
Tác giả: Đỗ Quang HưngTóm tắt:
Mục tiêu của nghiên cứu này là dự báo hoạt động của ngân hàng dựa trên kỹ thuật trí tuệ nhân tạo thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF). Để chứng minh tính hiệu quả của mô hình dự báo dựa trên RF, các mô hình dự báo khác được dựa trên ba kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác là mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp (ANN-MLP), mạng hàm cơ sở bán kính (RBF) và hồi quy tuyến tính (MLR) cũng được phát triển. Dữ liệu được sử dụng trong xây dưng mô hình gồm 405 mẫu được thu thập từ 45 ngân hàng hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn 2002-2022. Các chỉ số đầu ra dự báo bao gồm tổng các khoản vay và tổng tiền gửi huy động. Kết quả thực nghiệm và các chỉ số đánh giá mô hình xác định mô hình dự báo dựa trên kỹ thuật RF cho độ chính xác cao nhất.
- Kiến thức, thực hành về phòng ngừa chuẩn của điều dưỡng viên tại Bệnh viện Mắt Trung ương năm 2024
- Đánh giá hiệu quả phương pháp quang đông vi xung thể mi xuyên củng mạc bổ sung trên bệnh nhân glôcôm kháng trị
- Định loài phân tử và quan hệ phả hệ của ngoại ký sinh trùng trên bệnh nhân viêm da do Demodex spp. dựa trên 16s RDNA ty thể
- Đánh giá kết quả điều trị nấm miệng ở bệnh nhân HIV/AIDS tại Trung tâm Nhiệt đới Bệnh viện Hữu nghị Đa khoa Nghệ An (2022-2024)
- Kiến thức dự phòng đột quỵ não của người bệnh tăng huyết áp điều trị ngoại trú tại Trung tâm y tế huyện Nghĩa Đàn, tỉnh Nghệ An năm 2024