ứng dụng ai xầy dựng mô hình dự đoán lựa chọn khôối ngành của học sinh lớp 12 trên địa bàn thành phôố hà nội

Hà Nội, ngày 13 tháng 4 năm 2022DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM 4STT H và tênọ Mã SinhViênPhân côngcông vi cệT lỷ ệđóng gópMinh SangNhómtrưởngViêết codechính, làmword, tiêền xửlí d li u,ữ ệt n

H C VI N NGÂN HÀNG Ọ Ệ KHOA H THỐỐNG THỐNG TIN QU N LÝ Ệ Ả

c a h c sinh l p 12 trên đ a bàn thành phôố Hà N i ủ ọ ớ ị ộ

Giáo viên h ướ ng dầẫn : Bùi Th Hôầng Nhung ị

Mã nhóm l p tín ch AI : 222IS42A26 ớ ỉ

Nhóm th c hi n : Nhóm 4 ự ệ

Hà Nội, ngày 13 tháng 4 năm 2022

DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM 4

STT H và tênọ Mã Sinh

Viên

Phân côngcông vi cệ

T lỷ ệđóng góp

lí d li u,ữ ệ

t ng h p n iổ ợ ộdung, báo cáo

17%

M C L C Ụ Ụ

CH ƯƠ NG 1: Đ T VÂỐN ĐÊẦ GI I THI U BÀI TOÁN Ặ Ớ Ệ 6

1.1 Đ nh nghĩaị 6

1.2 Xác đ nh bài toánị 7

Phát bi u bài toánể 7

Gi i thi u chung vềề đ n v s d ngớ ệ ơ ị ử ụ 7

Lý do l a ch n bài toánự ọ 8

CH ƯƠ NG 2: XÂY D NG MỐ HÌNH D ĐOÁN KHỐỐI NGÀNH H C C A H C SINH L P 12 Ự Ự Ọ Ủ Ọ Ớ TRÊN Đ A BÀN THÀNH PHỐỐ HÀ N I NĂM 2023 Ị Ộ 10

1 Gi i thi u t ng quan thu t toán s d ng ớ ệ ổ ậ ử ụ 10

u đi m Ư ể 10

Nhược đi mể 11

2 Viêốt code 11

LỜI MỞ ĐẦU

Trong th i đ i hi n đ i, trí tu nhân t o (AI) đóng vai trò ngày càng quanờ ạ ệ ạ ệ ạ

tr ng trong đ i sôếng c a chúng ta V i kh năng t đ ng hóa, khai thác d li uọ ờ ủ ớ ả ự ộ ữ ệ

và h c t p liên t c, AI có th giúp chúng ta tôếi u hóa công vi c, c i thi n s cọ ậ ụ ể ư ệ ả ệ ứ

kh e, tăng cỏ ường an ninh và gi i quyêết các vâến đêề ph c t p ả ứ ạ

Trí tu nhân t o (AI) đóng vai trò quan tr ng trong kinh doanh b i vì nó cóệ ạ ọ ở

th giúp doanh nghi p tăng cể ệ ường hi u qu và năng suâết làm vi c, gi m chi phíệ ả ệ ả

và c i thi n tr i nghi m khách hàng AI có th s d ng đ t đ ng hóa các quyả ệ ả ệ ể ử ụ ể ự ộtrình s n xuâết, d báo và lên kêế ho ch v n chuy n, tôếi u hóa qu n lý kho hàngả ự ạ ậ ể ư ả

và tăng cường kh năng d đoán nhu câều c a khách hàng Do đó, tri n khai AIả ự ủ ểtrong kinh doanh có th giúp doanh nghi p tôếi u hóa các quy trình kinh doanh,ể ệ ưtăng cường hi u qu và năng suâết làm vi c, gi m chi phí và c i thi n tr iệ ả ệ ả ả ệ ảnghi m khách hàng, giúp doanh nghi p c nh tranh tôết h n trên th trệ ệ ạ ơ ị ường vàđóng góp vào s phát tri n c a kinh têế Chính vì thêế, mô hình d đoán đã trự ể ủ ự ởthành m t tiêu chu n khi d đoán các nhu câều trong tộ ẩ ự ương lai c a doanhủnghi p Đôếi v i nhiêều doanh nghi p các gi i pháp phân tích d đoán đệ ớ ệ ả ự ược hôễ

tr b i AI đang giúp tôếi u hóa quy trình và tài nguyên đôềng th i gi m thi u chiợ ở ư ờ ả ểphí và nâng cao hi u qu Không có gì ng c nhiên khi phân tích d đoán seễ ngàyệ ả ạ ựcàng được áp d ng r ng rãi.ụ ộ

AI đang tr thành m t lĩnh v c quan tr ng và tiêềm năng cho Vi t Namở ộ ự ọ ệtrong th i gian t i Các ng d ng c a AI có th giúp cho Vi t Nam tăng cờ ớ ứ ụ ủ ể ệ ườngnăng suâết lao đ ng, c i thi n châết lộ ả ệ ượng cu c sôếng, phát tri n kinh têế và c iộ ể ảthi n nêền kinh têế sôế.ệ

Vi t Nam đang bệ ước vào th i kì công nghi p hóa-hi n đ i hóa v i nêền kinh têếờ ệ ệ ạ ớ

m năng đ ng, vâến đêề ngành nghêề luôn là môếi quan tâm hàng đâều c a các b nở ộ ủ ạ

h c sinh, sih viên hi n nay, đ c bi t đôếi v i các b n h c sinh THPT khi đangọ ệ ặ ệ ớ ạ ọ

đ ng trứ ước ngưỡng c a c a cu c đ i chính là l a ch n ngành h c cho tử ủ ộ ờ ự ọ ọ ương

lai Chính vì v y nhóm chúng em đã l a ch n ch đêề “ ng d ng AI vào bài toánậ ự ọ ủ Ứ ụxây d ng mô hình d đoán khôếi ngành c a h c sinh THPT năm 2023 trên đ aự ự ủ ọ ịbàn thành phôế Hà N i” v i mong muôến hôễ tr các b n h c sinh có nh ng sộ ớ ợ ạ ọ ữ ự

l a ch n vêề ngành h c phù h p nhâết v i nhu câều c a b n thân.ự ọ ọ ợ ớ ủ ả

đ ng, s thay đ i, t đó có c s đ d đoán, d đoán chính xác nh ng thayộ ự ổ ừ ơ ở ể ự ự ữ

đ i mang tính l p l i có th x y ra.ổ ặ ạ ể ả

D đoán ho c d báo ự ặ ự : Đ a ra băềng cách nghiên c u d li u l ch s vàư ứ ữ ệ ị ửkhuôn mâễu trong quá kh S d ng nh ng công c phâền mêềm và h thôếng đứ ử ụ ữ ụ ệ ểphân tích khôếi lượng d li u l n đữ ệ ớ ược thu th p trong m t kho ng th i gian dài.ậ ộ ả ờSau đó, phâền mêềm seễ d đoán nhu câều cũng nh xu hự ư ướng trong tương lai đểgiúp đ a ra nh ng quyêết đ nh và ho t đ ng chính xác h n ư ữ ị ạ ộ ơ

Phần tích d đoán ự : Là công ngh đ a ra d đoán vêề nh ng n sôế trongệ ư ự ữ ẩ

tương lai Phân tích d đoán ch vi c s d ng thôếng kê và kĩ thu t mô hình hóaự ỉ ệ ử ụ ậ

đ đ a ra d đoán vêề tể ư ự ương lai Các nhà phân tích xem xét mâễu hình (pattern)

d li u hi n t i và quá kh đ xác đ nh xem nh ng mâễu hình này có kh năngữ ệ ệ ạ ứ ể ị ữ ả

l p l i hay không Lĩnh v c này d a trên m t lo t các công ngh khác đ đ a raặ ạ ự ự ộ ạ ệ ể ưcác quyêết đ nh này, bao gôềm trí tu nhân t o (AI) , khai thác d li u (dataị ệ ạ ữ ệmining) , h c máy, mô hình hóa và thôếng kê.ọ

Điêều này cho phép các doanh nghi p và nhà đâều t điêều ch nh cách s d ngệ ư ỉ ử ụnguôền l c c a mình đ l i d ng nh ng vi c có th x y ra trong tự ủ ể ợ ụ ữ ệ ể ả ương lai Phân

tích d báo cũng có th s d ng đ c i thi n hi u qu v n hành và gi m thi uự ể ử ụ ể ả ệ ệ ả ậ ả ể

r i ro.ủ

1.2.Xác định bài toán

Phát biểu bài toán

Th i đi m này, h c sinh l p 12 bờ ể ọ ớ ước vào giai đo n hoàn thi n kiêến th c và l aạ ệ ứ ự

ch n ngành h c, b c h c cho mình Đây là bọ ọ ậ ọ ước ngo t đâều tiên góp phâền quyêếtặ

đ nh con đị ường tương lai và s thành công c a các em sau này L a ch n khôếiự ủ ự ọngành cũng đôềng nghĩa v i vi c các thí sinh seễ l a ch n đớ ệ ự ọ ược ngành nghêề và

đ a ra cho b n thân nh ng quyêết đ nh trong tư ả ữ ị ương lai Hi n nay vâễn còn râếtệnhiêều h c sinh còn mông lung, ch a xác đ nh đọ ư ị ược ngành h c phù h p v i b nọ ợ ớ ảthân T đó nhóm chúng em l a ch n vi c ng d ng trí tu nhân t o trong vi cừ ự ọ ệ ứ ụ ệ ạ ệ

d đoán khôếi ngành h c c a h c sinh l p 12 trên đ a bàn thành phôế Hà N i đự ọ ủ ọ ớ ị ộ ểphâền nào giúp các em h c sinh ch n đọ ọ ược khôếi ngành h c mình mong muôến.ọ

Giới thiệu chung về đơn vị sử dụng

H c sinh l p 12 trên đ a bàn thành phôế Hà N i: Chúng em tiêến hành kh oọ ớ ị ộ ảsát h n 300 mâễu h c sinh l p 12 đêến t nhiêều trơ ọ ớ ừ ường khác nhau vêề vi c l aệ ự

ch n ngành h c tọ ọ ương lai d a trên nh ng thu c tính: ự ữ ộ

- Đăng ký nh ng ngành hot theo xu hữ ướng trên các trang truyêền thông.

- B n bè, ngạ ười quen r đăng ký thì đăng ký theo.ủ

- Không tìm hi u các ngành nghêề, thông tin tuy n sinh mà thi xong n p đ i hôềể ể ộ ạ

s vào ngành có m c đi m v a đ ơ ứ ể ừ ủ

- Nhiêều h c sinh b áp l c t xã h i, gia đình và b n bè đ ch n nh ng ngànhọ ị ự ừ ộ ạ ể ọ ữ

h c có tiêềm năng lọ ương cao, nh ng không phù h p v i đam mê và năng l cư ợ ớ ự

c a mình ủ

- Nhiêều ngành h c yêu câều chi phí đào t o cao, đ c bi t là các ngành liên quanọ ạ ặ ệđêến công ngh và khoa h c, gây khó khăn đôếi v i nh ng h c sinh có khệ ọ ớ ữ ọ ảnăng tài chính h n chêế.ạ

Lý do lựa chọn bài toán

Tương lai cu c đ i môễi ngộ ờ ười tùy thu c vào nghêề nghi p c a ngộ ệ ủ ười đó.Điêều quan tr ng không năềm ngành nghêề gì, có kiêếm đọ ở ược nhiêều tiêền hay t oạ

được danh tiêếng không Ch có l a ch n ngành nghêề thích h p b i dù là nghêề gìỉ ự ọ ợ ở

s xuâết săếc trong nghêề là yêếu tôế quyêết đ nh đ a t i thành công.ự ị ư ớ

Trước th c tr ng khá ph biêến là nhiêều b n tr chu n b bự ạ ổ ạ ẻ ẩ ị ước vào cánh

c a đ i h c nh ng vâễn mông lung vêề vi c ch n cho b n thân m t ngành h c.ử ạ ọ ư ệ ọ ả ộ ọĐôi khi, sau khi bước chân vào đ i h c, h m i nh n ra răềng mình đã ch n saiạ ọ ọ ớ ậ ọngành và ph i đ i sang ngành khác, làm lãng phí th i gian, công s c và tiêền b c.ả ổ ờ ứ ạ

Do đó, đ nh hị ướng ngành h c là m t bọ ộ ước vô cùng quan tr ng đ xác đ nhọ ể ị

tương lai và đ t đạ ược thành công trong s nghi p c a môễi ngự ệ ủ ười Vì v y, cácậ

h c sinh câếp 3 câền ph i có đ nh họ ả ị ướng rõ ràng trong vi c l a ch n ngành h cệ ự ọ ọphù h p v i năng l c, s thích và tính cách c a mình, đôềng th i phù h p v iợ ớ ự ở ủ ờ ợ ớ

nhu câều c a xã h i Đây là bủ ộ ước quan tr ng đâều tiên đ đ t đọ ể ạ ược thành côngtrong s nghi p ự ệ

V i mong muôến hôễ tr các b n h c sinh có nh ng đ nh hớ ợ ạ ọ ữ ị ướng và đ a ra l aư ự

ch n phù h p h n thì nhóm 4 chúng em đã thu nh p nhiêều d li u khác nhauọ ợ ơ ậ ữ ệ

đ xây d ng mô hình ể ự “D đoán khồấi ngành h c c a h c sinh THPT năm 2023ự ọ ủ ọ

trền đ a bàn thành phồấ Hà N i”.ị ộ Sau m t kho ng th i gian thu th p thông tin tộ ả ờ ậ ừcác b n h c sinh THPT trên đ a bàn Hà N i vêề gi i tính, tính cách, đi m m nh,ạ ọ ị ộ ớ ể ạkhôếi thi đ tri n khai mô hình, chúng em mong răềng có th giúp các b n h cể ể ể ạ ọsinh được phâền nào trong vi c l a ch n khôếi ngành thích h p.ệ ự ọ ợ

Link form kh o sát: ả Form kh o sátả

Link video ph ng vâến kh o sát vêề s l a ch n khôếi ngành c a h c sinh 12 c a ỏ ả ự ự ọ ủ ọ ủ

m t sôế trộ ường THPT trên đ a bàn Hà N i:ị ộ Video ph ng vâếnỏ

Link video tóm tăết quá trình tri n khai bài t p l n: ể ậ ớ Video quá trình

Bước 2: Phân chia công vi c c th cho các thành viên.ệ ụ ể

Bước 3: L c d li u: Lo i b nh ng thông tin không câền thiêết, ch nh s a cácọ ữ ệ ạ ỏ ữ ỉ ử

d li u b o m t.ữ ệ ả ậ

Linkdata: Data đâềy đủ

Link data b thu c tính T h p: ỏ ộ ổ ợ Data b thu c tính t h pỏ ộ ổ ợ

Link data b thu c tính Đ nh hỏ ộ ị ướng: Data b thu c tính đ nh hỏ ộ ị ướng

Bước 4: Viêết code S d ng tôếi đa các kiêến th c đã h c đôềng th i tham kh oử ụ ứ ọ ờ ảcác file vêề code nh : ư

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html

Link code: Code đâềy đủ

Link data b thu c tính T h p: ỏ ộ ổ ợ Code b thu c tính t h pỏ ộ ổ ợ

Link data b thu c tính Đ nh hỏ ộ ị ướng: Code b thu c tính đ nh hỏ ộ ị ướng

Bước 5: Trình bày kêết qu thu ho ch đả ạ ược ra b n Word.ả

CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN KHỐI NGÀNH HỌC CỦA HỌC SINH LỚP 12 TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HÀ

NỘI NĂM 2023

1 Giới thiệu tổng quan thuật toán sử dụng

Cây quyêết đ nh (Decision tree) ị

Trong lý thuyêết quyêết đ nh, m t cây quyêết đ nh là m t đôề th c a các quyêếtị ộ ị ộ ị ủ

đ nh và các h u qu có th c a nó Cây quyêết đ nh đị ậ ả ể ủ ị ượ ử ục s d ng đ xây d ngể ự

m t kêế ho ch nhăềm đ t độ ạ ạ ược m c tiêu mong muôến, hôễ tr quá trình ra quyêếtụ ợ

đ nh.ị

Mô hình cây quyêết đ nh là m t mô hình đị ộ ượ ử ục s d ng khá ph biêến và hi uổ ệ

qu trong c hai l p bài toán phân lo i và d báo c a h c có giám sát Khác v iả ả ớ ạ ự ủ ọ ớ

nh ng thu t toán khác trong h c có giám sát, mô hình cây quyêết đ nh không tôềnữ ậ ọ ị

t i phạ ương trình d báo M i vi c chúng ta câền th c hi n đó là tìm ra m t câyự ọ ệ ự ệ ộquyêết đ nh d báo tôết trên t p huâến luy n và s d ng cây quyêết đ nh này dị ự ậ ệ ử ụ ị ựbáo trên t p ki m tra.ậ ể

Ưu điểm

1 Cây quyêết đ nh dêễ hi u Ngị ể ười ta có th hi u mô hình cây quyêết đ nh sau khiể ể ị

được gi i thích ngăến.ả

2 Cây quyêết đ nh có th x lý c d li u có giá tr băềng sôế và d li u có giá trị ể ử ả ữ ệ ị ữ ệ ị

là tên th lo i Các kyễ thu t khác thể ạ ậ ường chuyên đ phân tích các b d li uể ộ ữ ệ

ch gôềm m t lo i biêến Ch ng h n, các lu t quan h ch có th dùng cho cácỉ ộ ạ ẳ ạ ậ ệ ỉ ểbiêến tên, trong khi m ng n -ron ch có th dùng cho các biêến có giá tr băềngạ ơ ỉ ể ịsôế

3 Cây quyêết đ nh là m t mô hình h p trăếng Nêếu có th quan sát m t tìnhị ộ ộ ể ộhuôếng cho trước trong m t mô hình, thì có th dêễ dàng gi i thích điêều ki nộ ể ả ệ

đó băềng logic Boolean M ng n -ron là m t ví d vêề mô hình h p đen, do l iạ ơ ộ ụ ộ ờ

gi i thích cho kêết qu quá ph c t p đ có th hi u đả ả ứ ạ ể ể ể ược

4 Có th th m đ nh m t mô hình băềng các ki m tra thôếng kê Điêều này làm choể ẩ ị ộ ể

ta có th tin tể ưởng vào mô hình

5 Cây quyêết đ nh có th x lý tôết m t lị ể ử ộ ượng d li u l n trong th i gian ngăến.ữ ệ ớ ờ

Có th dùng máy tính cá nhân đ phân tích các lể ể ượng d li u l n trong m tữ ệ ớ ộ

th i gian đ ngăến đ cho phép các nhà chiêến lờ ủ ể ược đ a ra quyêết đ nh d aư ị ựtrên phân tích c a cây quyêết đ nh.ủ ị

Nhược điểm

1 Khó gi i quyêết đả ược nh ng vâến đêề có d li u ph thu c th i gian liên t cữ ữ ệ ụ ộ ờ ụ

2 Dêễ x y ra lôễi khi có quá nhiêều l p chi phí tính toán đ xây d ng mô hình câyả ớ ể ựquyêết đ nh CAO.ị

V y m t cây quyêết đ nh seễ đậ ộ ị ược xây d ng nh thêế nào? Điêều gì n ch a sauự ư ẩ ứthu t toán cây quyêết đ nh? Đ tr l i cho câu h i này, chúng ta cùng gi i đápậ ị ể ả ờ ỏ ảqua vi c áp d ng mô hình cây quyêết đ nh cho bài toán “ệ ụ ị D đoán khồấi ngành h cự ọ

c a h c sinh THPT năm 2023 trền đ a bàn thành phồấ Hà N i”.ủ ọ ị ộ

2 Viết code

Bước 1: Khai báo th vi nư ệ

Bước 2: Đ c d li uọ ữ ệ

- Thêm t p d li u đâều vào:ệ ữ ệ

- Hi nể thị các thông tin thôếng kê c aủ các biêến đ nhị l ng:ượ

Trong đó:

●count: Sôế giá tr quan sátị

●unique: Sôế lượng giá tr duy nhâết trong m t list ho c m t iterable khác.ị ộ ặ ộ

●top: Giá tr xuâết hi n nhiêều nhâết trong m t list ho c m t iterable khác.ị ệ ộ ặ ộ

●freq: Tâền suâết xuâết hi n c a giá tr ph biêến nhâết trong m t list ho c m t ệ ủ ị ổ ộ ặ ộiterable khác

- Li t kê các ki u d li u:ệ ể ữ ệ

- Đ i tên các thu c tính vêề d ng sôế vêề d ng rút g n giúp dêễ dàng truy c p:ổ ộ ạ ạ ọ ậ

- Đ i d li u t d ng đ nh danh (object) vêề d ng sôế:ổ ữ ệ ừ ạ ị ạ

- Mô t d li u:ả ữ ệ

- Ki m tra tính đâềy đ c a d li u:ể ủ ủ ữ ệ

- Khai báo mô hình cây quyêết đ nhị

- Huâến luy n mô hình:ệ

- Ki m th mô hìnhể ử

- Xác đ nh ma tr n nhâềm lâễnị ậ

- Đ chính xác mô hình:ộ

● Lầần th nhầất, 20% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 93,65% accuracyứ

● Lầần th hai, 20% test; max_depth: 7; min_samples_leaf: 5 – 96,83% accuracyứ

● Lầần th ba, 25% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 91,03% accuracyứ

● Lầần th t , 25% test; max_depth: 4; min_samples_leaf: 3 – 98,72% accuracyứ ư

● Lầần th năm, 25% test; max_depth: 6; min_samples_leaf: 2 – 92,30% accuracyứ

● Lầần th sáu, 30% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 95,74% accuracyứ

● Lầần th sáu, 30% test; max_depth: 7; min_samples_leaf: 4 – 92,55% accuracyứ

● Lầần th b y, 30% test; max_depth: 4; min_samples_leaf: 4 – 93,61% accuracyứ ả

● Lầần th tám, 35% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 94,55% accuracyứ

● Lầần th chín, 35% test; max_depth: 4; min_samples_leaf: 5 – 93.64% accuracyứ

● Lầần th mứ ườ i, 35% test; max_depth: 5; min_samples_leaf: 5 – 97,27% accuracy

Đánh giá đ chính xác c a mô hình: ộ ủ Ta thâếy v i test size 25% thì mô hình đ a ra d ớ ư ựđoán có đ chính xác 98,72% đ t hi u qu cao nhâết, tôếi u cho vi c d đoán chính ộ ạ ệ ả ư ệ ựxác nhâết

- Thay đ i: ổ B 1 thu c tính: T h pỏ ộ ổ ợ ki m đ nh th đ chính xác c a mô ể ị ử ộ ủ hình

Hi nể thị các thông tin thôếng kê c aủ các biêến đ nhị l ngượ

● Lầần th nhầất, 20% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 95,24% accuracyứ

● Lầần th hai, 25% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 94,87% accuracyứ

● Lầần th ba, 30% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 91,49% accuracyứ

Đánh giá đ chính xác c a mô hình: ộ ủ Đ chính xác c a mô hình không thay đ i nhiêềuộ ủ ổ

so v i mô hình 9 thu c tính ban đâều (>91%) Đ chính xác cao nhâết là lâền ch y th ớ ộ ộ ạ ứnhâết 20% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 95,24% accuracy

- Thay đ i: ổ B 1 thu c tính: Đ nh hỏ ộ ị ướ ki m đ nh th đ chính xác c angể ị ử ộ ủ

mô hình

Hi nể thị các thông tin thôếng kê c aủ các biêến đ nhị l ngượ

● Lầần th nhầất, 20% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 87,30% accuracyứ

● Lầần th hai, 25% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 79,49% accuracyứ

● Lầần th ba, 30% test; max_depth: 3; min_samples_leaf: 5 – 85,11% accuracyứ

Đánh giá đ chính xác c a mô hình: ộ ủ Đ chính xác c a mô hình gi m so v i mô hình đâềy ộ ủ ả ớ

đ 9 thu c tính ban đâều Đ chính xác cao nhâết là lâền ch y th nhâết 20% test; ủ ộ ộ ạ ứ

max_depth :3; min_samples_leaf: 5 – 87,30% accuracy

- D đoán khôếi ngành mong muôến c a h c sinh l p 12ự ủ ọ ớ