B1. Nêu các bước tiền xử lý dữ liệu
B2. Chọn các biến để thực hiện X, dự đoán biến đầu ra: Credit score
B3. Chia dữ liệu thành 2 tập train và test 80-20
B4. Tự chọn mô hình chạy hồi qui bất kỳ (có thể dùng ML hoặc DL) (phải nêu rõ các bước xây dựng mô hình)
B5. Tính r2 được bao nhiêu điểm lấy bấy nhiêu điểm cho phần code
$$R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2}$$
Tập dữ liệu phải được thực hiện từ link sau: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-J-JV4HCBuV66Ve7AGDWMxW06sNxpa94/edit?usp=sharing&ouid=102365403409453015778&rtpof=true&sd=trueB1. Nêu các bước tiền xử lý dữ liệu
B2. Chọn các biến để thực hiện X, dự đoán biến đầu ra: Sales
B3. Chia dữ liệu thành 2 tập train và test 80-20
B4. Tự chọn mô hình chạy hồi qui bất kỳ (có thể dùng ML hoặc DL) (phải nêu rõ các bước xây dựng mô hình)
B5. Tính r2 được bao nhiêu điểm lấy bấy nhiêu điểm cho phần code
$$R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2}$$
Tập dữ liệu phải được thực hiện từ link sau: https://drive.google.com/file/d/1woMrHxzRvl37g1OWKA0ZDkpJnVuI7jJE/view?usp=sharingBáo cáo phải thực hiện đúng làm trên overleaf đúng 8-10 trang