SO SÁNH THUẬT TOÁN TĂNG CƯỜNG ĐỘ DỐC (XGBOOST) VỚI MỘT SỐ THUẬT TOÁN HỌC MÁY KHÁC

Abstract

Nghiên cứu này thử nghiệm một số thuật toán học máy gồm XGBoost, rừng ngẫu nhiên, cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ, k láng giềng gần nhất cho bài toán dự đoán. Tập dữ liệu thị trường chứng khoán NASDAQ của Hoa Kỳ được lấy đến hết tháng 5/2021 làm dữ liệu thử nghiệm cho các thuật toán học máy. Giá trị dự đoán và huấn luyện là giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán dựa trên bộ dữ liệu của AAPL. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp XGBoost cho kết quả dự đoán tốt nhất so với các thuật toán học máy khác.