Đo lường năng lực dự báo và kỹ thuật kiểm định chéo Measuring predictive ability and cross-validation techniques Tổng quan về tầm quan trọng của việc đánh giá mô hình Chào mừng các bạn quay trở lại với chuỗi bài học về học máy trong kinh tế lượng! Trong bài giới thiệu, chúng ta đã phân biệt giữa hai mục tiêu chính: suy luận và dự báo. Bài học này sẽ tập trung hoàn toàn vào mục tiêu thứ hai: làm thế nào để xây dựng và lựa chọn được một mô hình có khả năng dự báo tốt nhất? Đây là một câu hỏi cực kỳ quan trọng trong thực tế. Một mô hình trông có vẻ hoàn hảo trên dữ liệu bạn dùng để xây dựng nó (dữ liệu trong mẫu – in-sample) có thể lại hoạt động rất tệ khi áp dụng vào dữ liệu mới trong tương lai (dữ liệu ngoài mẫu – out-of-sample). Hiện tượng này được gọi là (overfitting), và nó là một trong những kẻ thù lớn nhất của việc xây dựng …