nhung mo hinh duoc su dung cung pandasai
Pandasai là một thư viện Python được thiết kế để tích hợp giữa Pandas và các mô hình học máy, giúp người dùng dễ dàng áp dụng các mô hình học máy vào dữ liệu trong DataFrame của Pandas. Dưới đây là một số mô hình thường được sử dụng cùng với Pandasai:
Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Mô hình này được sử dụng để dự đoán giá trị liên tục dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập.
Cây quyết định (Decision Trees): Mô hình này có thể được sử dụng cho cả bài toán phân loại và hồi quy, giúp đưa ra quyết định dựa trên các đặc trưng của dữ liệu.
Rừng ngẫu nhiên (Random Forest): Là một tập hợp của nhiều cây quyết định, mô hình này giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu hiện tượng overfitting.
Hồi quy logistic (Logistic Regression): Mô hình này thường được sử dụng cho các bài toán phân loại nhị phân.
Mô hình hồi quy Ridge và Lasso: Đây là các biến thể của hồi quy tuyến tính, giúp điều chỉnh độ phức tạp của mô hình và giảm thiểu overfitting.
Mô hình SVM (Support Vector Machines): Mô hình này được sử dụng cho các bài toán phân loại và hồi quy, đặc biệt hiệu quả trong các không gian nhiều chiều.
Mạng nơ-ron (Neural Networks): Mô hình này có thể được sử dụng cho nhiều loại bài toán khác nhau, từ phân loại đến hồi quy, và thường được áp dụng trong các bài toán phức tạp.
XGBoost: Là một thuật toán boosting mạnh mẽ, thường được sử dụng trong các cuộc thi học máy và có hiệu suất cao trong nhiều bài toán.
LightGBM: Tương tự như XGBoost, nhưng được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu suất, đặc biệt là với dữ liệu lớn.
CatBoost: Một thuật toán boosting khác, được thiết kế để xử lý tốt các biến phân loại mà không cần phải mã hóa chúng.
Khi sử dụng Pandasai, bạn có thể dễ dàng áp dụng các mô hình này vào dữ liệu trong DataFrame, thực hiện dự đoán và phân tích mà không cần phải chuyển đổi dữ