Dự đoán giá bitcoin sử dụng Linear Regression
Để dự đoán giá Bitcoin sử dụng Linear Regression (Hồi quy tuyến tính), chúng ta có thể làm theo các bước sau:
Thu thập dữ liệu: Đầu tiên bạn cần thu thập dữ liệu về giá Bitcoin trong quá khứ. Bạn có thể tìm dữ liệu này từ các trang web như CoinMarketCap, Yahoo Finance hoặc sử dụng API để lấy dữ liệu tự động.
Tiền xử lý dữ liệu: Xử lý dữ liệu để loại bỏ giá trị ngoại lai, điền vào giá trị bị thiếu và chuẩn hóa các đặc trưng nếu cần thiết.
Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra: Dữ liệu sẽ được chia thành 70-80% để huấn luyện mô hình và 20-30% để kiểm tra độ chính xác của mô hình.
Xây dựng mô hình Linear Regression: Sử dụng các thư viện hỗ trợ như scikit-learn (Python) hoặc glm (R) để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính. Mô hình sẽ cố gắng học các trọng số (tham số) tương ứng với các đặc trưng để dự đoán giá Bitcoin.
Huấn luyện và kiểm tra mô hình: Huấn luyện mô hình trên tập huấn luyện và sau đó kiểm tra nó trên tập kiểm tra. Đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số như sai số trung bình bình phương (RMSE) hoặc R-squared.
Đánh giá và tối ưu hóa mô hình: Lựa chọn các đặc trưng quan trọng nhất, tinh chỉnh siêu tham số và thử nghiệm các phương pháp hồi quy khác nhau (ví dụ: Ridge, Lasso, ElasticNet) để cải thiện hiệu suất của mô hình nếu cần.
Sử dụng mô hình để dự đoán giá Bitcoin: Cuối cùng, bạn có thể sử dụng mô hình đã được huấn luyện để đưa ra dự đoán về giá Bitcoin trong tương lai.
Lưu ý: Dự đoán giá Bitcoin chỉ mang tính chất tham khảo và không chính xác 100%, do giá của các loại tiền điện tử thường gặp biến động lớn.