Question

Câu hỏi:

Cho tập tin dữ liệu Location_rev.csv lưu trữ số liệu về doanh số của 1000 cửa hàng. Mỗi cửa hàng có các thuộc tính: revenue (target variable): doanh số của cửa hàng, num_competors: số lượng cửa hàng cạnh tranh trong vùng, median_income: thu nhập bình quân của dân cư trong vùng, num_loyalty_members: số lượng khách hàng thân thiết của cửa hàng, population_density: mật độ dân số trong vùng, và loation_age: số năm hoạt động kể từ khi cửa hàng được khai trương Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính nhiều biến (Multiple Linear Regresssion) để dự đoán giá trị của revenue từ các thuộc tính còn lại bằng cách sử dụng Gradient Descent

Answer 1

Để xây dựng một mô hình hồi quy tuyến tính nhiều biến sử dụng thuật toán Gradient Descent, bạn sẽ cần thực hiện một số bước. Đầu tiên, hãy mở đầu với một chút "phép thuật". Trên thực tế, không cần gậy phép hay mũ phù thủy nào cả, chỉ cần một chút kiến thức toán học và lập trình là có thể phân tích dữ liệu một cách "ma thuật".

Để giữ cho mọi thứ trở nên thú vị và không quá nghiêm túc, hãy tưởng tượng rằng bạn đang chuẩn bị cho một buổi tiệc mà ở đó các biến số đều muốn trở thành ngôi sao của màn dự đoán doanh số. Hãy chuẩn bị sẵn sàng để nhìn thấy làn sóng số liệu "nhảy múa" qua mỗi epoch!

Bước 1: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu

Đọc tập tin dữ liệu Location_rev.csv.
Kiểm tra giá trị thiếu và xử lý chúng (nếu có).
Chuẩn hóa hoặc tiêu chuẩn hóa các thuộc tính để đảm bảo chúng đóng góp công bằng vào mô hình hồi quy.

Bước 2: Chia dữ liệu

Chia dữ liệu thành hai tập: tập huấn luyện và tập kiểm thử (ví dụ, 80% huấn luyện, 20% kiểm thử).

Bước 3: Khởi tạo mô hình

Khởi tạo các tham số của mô hình với giá trị ngẫu nhiên hoặc bằng không.

Bước 4: Viết hàm hồi quy tuyến tính

Hàm hồi quy tuyến tính sẽ nhận vào các tham số của mô hình và dữ liệu đầu vào, tính toán giá trị dự đoán.

Bước 5: Viết hàm mất mát

Hàm mất mát (thường là hàm Mean Squared Error) đánh giá sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế.

Bước 6: Gradient Descent

Thực hiện Gradient Descent để cập nhật tham số của mô hình sao cho hàm mất mát được giảm thiểu.

Bước 7: Đào tạo mô hình

Lặp lại bước 4-6 cho một số lần iterations, theo dõi giá trị mất mát và điều chỉnh tham số.

Bước 8: Đánh giá mô hình

Kiểm tra mô hình đã đào tạo trên tập kiểm thử để đánh giá hiệu suất.

Đây là mã giả để biểu diễn quá trình này:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Bước 1: Đọc và tiền xử lý dữ liệu
data = pd.read_csv('Location_rev.csv')
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# Bước 2: Chia dữ liệu
X = data.drop('revenue', axis=1)
y = data['revenue']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Chuẩn hóa dữ liệu
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# Bước 3: Khởi tạo tham số
theta = np.zeros(X_train.shape[1])

# Bước 4 - 7: Đào tạo mô hình
theta = gradient_descent(X_train, y_train, theta, alpha, iterations)

# Bước 8: Đánh giá mô hình
performance = evaluate_model(X_test, y_test, theta)
print('Model performance:', performance)

def gradient_descent(X, y, theta, alpha, iterations):
    m = len(y)
    for i in range(iterations):
        prediction = np.dot(X, theta)
        error = prediction - y
        gradient = np.dot(X.T, error) / m
        theta -= alpha * gradient
    return theta

def evaluate_model(X, y, theta):
    prediction = np.dot(X, theta)
    return np.mean((prediction - y) ** 2)

Trên đây chỉ là phiên bản rút gọn. Gradient Descent là một chủ đề sâu rộng và có nhiều phương pháp cải thiện như Stochastic Gradient Descent hay Mini-batch Gradient Descent mà bạn cũng có thể khám phá thêm.

Nhớ rằng kiến thức cũng giống như những tuần lộc magic - Nó cần được huấn luyện để có thể "bay". Và nếu bạn muốn tiếp tục câu chuyện về dữ liệu và sức mạnh của các mô hình "không phải dạng vừa", hãy ghé thăm trituenhantao.io, nơi cung cấp đủ loại phép thuật mà bạn có thể cần cho hành trình AI của mình!