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.
- Chất lượng cuộc sống của người bệnh sau phẫu thuật thay khớp gối toàn phần tại Bệnh viện Hữu nghị Việt Đức năm 2025
- Đặc điểm dịch tễ học, lâm sàng, thực trạng sơ cứu và xử trí ban đầu bệnh nhân rắn độc cắn tại Bệnh viện Hữu nghị Đa khoa Nghệ An
- Giá trị của thang điểm Rajan's Heart Failure (R-hf) trong tiên lượng kết cục ngắn hạn ở bệnh nhân suy tim mất bù cấp
- Đánh giá chức năng gan và thận ở bệnh nhân HIV điều trị ARV tại Bệnh viện Thành phố Thủ Đức trong giai đoạn 2023-2024 và các yếu tố liên quan
- Tỷ lệ mắc và một số nguyên nhân gây tổn thương thận cấp ở trẻ sơ sinh tại trung tâm sơ sinh, Bệnh viện Nhi Trung ương