Tóm tắt:

Sử dụng các mô hình máy học dựa trên thuật toán cây quyết định để dự báo RRVN của các doanh nghiệp tại Việt Nam giai đoạn 2009–2020. Kết quả cho thấy mô hình Random Forest và Gradient Boosting là hai mô hình có kết quả vượt trội so với mô hình Logistic trên tất cả các tiêu chí đánh giá như Confusion Matrix AUC, tỷ lệ Accuracy, tỷ lệ Precision, tỷ lệ Recall và Điểm số F1. Trong đó, mô hình Random Forest có xu hướng vượt trội hơn so với mô hình Gradient Boosting trên các chỉ tiêu đánh giá. Hơn nữa, kết quả của mô hình cũng gợi ý những biến dự báo quan trọng trong việc xây dựng mô hình dự báo RRVN.