[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20h%E1%BB%93i%20quy{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_mô hình hồi quy":42},{"code":4,"data":5,"meta":21},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":25,"vietnamLatest":41},[],[8],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":20,"totalCitation":21,"url":22,"doi":23,"summary":24},"0275b850-fc5c-4386-92ba-3b8dbb00027e","Đặc điểm của khối u nguyên phát và bệnh nhân trong ung thư vú như những yếu tố dự đoán chế độ điều trị hỗ trợ: một mô hình hồi quy","Primary tumor and patient characteristics in breast cancer as predictors of adjuvant therapy regimen: a regression model",[13,14,15],"Valerie Francescutti","Forough Farrokhyar","Richard Tozer",7,"Cancer Chemotherapy and Pharmacology",false,"2010-12-02",2010,null,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002Fs00280-010-1532-5","10.1007\u002Fs00280-010-1532-5","\u003Cp>Khảo sát ung thư học thực nghiệm xây dựng \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình hồi quy\u003C\u002Fb> nhằm tiên lượng phác đồ điều trị bổ trợ ở bệnh nhân ung thư vú. Kết quả phân tích đa biến cho thấy \u003Cb>kích thước khối u nguyên phát và thụ thể estrogen là yếu tố quyết định lựa chọn hóa trị\u003C\u002Fb> hoặc nội tiết. Dữ liệu hỗ trợ cá thể hóa liệu trình điều trị sau mổ, dù tính đại diện bị giới hạn ở một trung tâm ung bướu.\u003C\u002Fp>",[26],{"publicationId":27,"title":28,"originalTitle":21,"authorNames":29,"authorCount":33,"journalName":34,"vietnamJournal":35,"publishDate":36,"publishYear":37,"totalCitation":21,"url":38,"doi":39,"summary":40},"52671466-0608-4830-8b1c-bf7d6eee7faa","MÔ HÌNH HÓA QSPR HẰNG SỐ BỀN CỦA PHỨC GIỮA ION KIM LOẠI VÀ THIOSEMICARBAZONE SỬ DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY ĐA BIẾN VÀ MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO",[30,31,32],"TRAN XUAN MAU","NGUYEN MINH QUANG","NGUYEN HOANG MINH",5,"Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM",true,"2021-05-07",2021,"https:\u002F\u002Fjst.iuh.edu.vn\u002Findex.php\u002Fjst-iuh\u002Farticle\u002Fview\u002F862","10.46242\u002Fjst-iuh.v36i06.862","\u003Cp>Nghiên cứu hóa tin học thiết lập các \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình hồi quy\u003C\u002Fb> đa biến kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán hằng số bền của phức chất thiosemicarbazone. Mô hình định lượng quan hệ cấu trúc-tính chất \u003Ci>QSPR\u003C\u002Fi> đạt \u003Cb>hệ số tương quan bình phương R2 trên 0,92 với sai số dự báo thấp\u003C\u002Fb> trên tập kiểm tra độc lập. Đề xuất rút ngắn chu trình sàng lọc phối tử, song đòi hỏi tập dữ liệu mô tả phân tử lớn.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":43,"meta":21},{"id":44,"title":45,"description":46,"content":47,"term":44,"englishTitle":21,"synonyms":21,"definition":21,"discipline":21,"references":21,"faqs":21,"createUser":48,"publishUser":21,"keywords":52,"keywordCount":59,"enrichTopicLink":18,"status":60,"createTime":61,"updateTime":62,"publishTime":21,"linkEnrichedTime":63,"publicationScanTime":64,"contentErrorMessage":21,"viewCount":65,"relateTopics":66},"mô hình hồi quy","Mô hình hồi quy là gì? Các công bố khoa học về Mô hình hồi quy","Mô hình hồi quy là một phương pháp trong thống kê và máy học để dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên nhiều biến độc lập. Mô hình hồi quy giả định một...","{\"ops\":[{\"insert\":\"Mô hình hồi quy là một phương pháp trong thống kê và máy học để dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên nhiều biến độc lập. Mô hình hồi quy giả định một mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập và cố gắng tìm ra một hàm số tối ưu để ánh xạ các biến độc lập vào biến phụ thuộc.\\n\\nMô hình hồi quy có thể được áp dụng cho các loại dữ liệu liên tục hoặc rời rạc và có thể được sử dụng để dự đoán giá trị trong tương lai hoặc giải thích mối quan hệ giữa các biến. Các phương pháp hồi quy phổ biến bao gồm {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%93i%20quy%20tuy%E1%BA%BFn%20t%C3%ADnh%22%7D}}, hồi quy logistic, hồi quy đa thức và hồi quy thần kinh mạng.\\nMô hình hồi quy đặt mục tiêu là tìm ra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc (y) và các biến độc lập (x₁, x₂, ..., xn). Phương pháp này dựa trên giả định rằng mối quan hệ này có thể được biểu diễn bằng một phương trình tuyến tính của các biến độc lập.\\n\\nPhương trình hồi quy đơn giản nhất là hồi quy tuyến tính. Dạng chung của {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20tr%C3%ACnh%20h%E1%BB%93i%20quy%22%7D}} tuyến tính là: \\n\\ny = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxn\\n\\nTrong đó:\\n- y là biến phụ thuộc cần dự đoán.\\n- x₁, x₂, ..., xn là các biến độc lập được sử dụng để dự đoán y.\\n- β₀, β₁, β₂, ..., βₙ là các hệ số hồi quy, thể hiện mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. \\n\\nMục tiêu của mô hình hồi quy là tìm ra các hệ số hồi quy (β₀, β₁, β₂, ..., βₙ) sao cho phương trình tối ưu hóa khả năng dự đoán của mô hình. Quá trình này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp như tối thiểu hóa sai số bình phương nhỏ nhất (Least Squares), lập trình tuyến tính, gradient descent và nhiều phương pháp khác.\\n\\nCó nhiều biến thể khác nhau của mô hình hồi quy như hồi quy đa thức (khi thêm các biến lên mũ khác nhau), hồi quy logistic (cho biến phụ thuộc có giá trị rời rạc), hồi quy ridge (giảm thiểu overfitting) và hồi quy Lasso (điều chỉnh tỷ lệ ảnh hưởng của các biến độc lập).\\nMô hình hồi quy tuyến tính là một phương pháp dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập. Mô hình này dựa trên giả định rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.\\n\\nPhương trình hồi quy tuyến tính có dạng:\\n\\ny = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxn\\n\\nTrong đó:\\n- y là biến phụ thuộc cần được dự đoán.\\n- x₁, x₂, ..., xn là các biến độc lập.\\n- β₀, β₁, β₂, ..., βₙ là các hệ số hồi quy, biểu diễn mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc.\\n\\nMục tiêu của {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20h%E1%BB%93i%20quy%20tuy%E1%BA%BFn%20t%C3%ADnh%22%7D}} là tìm ra các giá trị của β₀, β₁, β₂, ..., βₙ sao cho mô hình hồi quy có khả năng dự đoán tốt nhất. Để làm được điều đó, ta cần sử dụng các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20ph%C3%A1p%20%C6%B0%E1%BB%9Bc%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%22%7D}} hệ số, như phương pháp tối thiểu hóa sai số bình phương nhỏ nhất (Least Squares Method), phương pháp các đặc trưng tiêu biểu (Stepwise Feature Selection Method) hoặc các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20ph%C3%A1p%20t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%20h%C3%B3a%22%7D}} khác.\\n\\nNgoài phương trình hồi quy tuyến tính đơn giản, còn có thể sử dụng các biến độc lập với dạng đa thức, tức là biến được tăng lên mũ. Ví dụ, ta có thể thêm các biến  x₁², x₁³, ... vào phương trình để khám phá mối quan hệ phi tuyến. Điều này giúp mô hình hồi quy tuyến tính linh hoạt hơn và có thể xấp xỉ tốt hơn với môi trường dữ liệu thực tế.\\n\\nMô hình hồi quy tuyến tính cũng có thể được sử dụng cho dữ liệu không chỉ có biến phụ thuộc liên tục mà còn có biến phụ thuộc rời rạc. Khi biến phụ thuộc là các giá trị rời rạc, ta có thể sử dụng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20h%E1%BB%93i%20quy%20logistic%22%7D}} để dự đoán xác suất xảy ra của một sự kiện, với giá trị dự đoán nằm trong khoảng từ 0 đến 1.\\n\"}]}",{"id":49,"researcherId":21,"name":50,"imageUrl":51},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[53,54,55,56,57,58],"hồi quy tuyến tính","phương trình hồi quy","mô hình hồi quy tuyến tính","phương pháp ước lượng","phương pháp tối ưu hóa","mô hình hồi quy logistic",6,"PUBLISHED","2023-09-21T02:34:46.428+00:00","2026-09-07T04:07:07.136+00:00","2026-09-07T04:07:06.697+00:00","2026-09-06T13:12:05.048+00:00",368,[67,70,73,76,79,82,85,88,91,94],{"id":68,"title":69,"term":68,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"năng lực mô hình hóa toán học","Năng lực mô hình hóa toán học là gì? Các nghiên cứu khoa học",{"id":71,"title":72,"term":71,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"tối ưu hoá","Tối ưu hoá là gì? Các nghiên cứu khoa học về Tối ưu hoá",{"id":74,"title":75,"term":74,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"lqr tự chỉnh","LQR tự chỉnh là gì? Các công bố khoa học về LQR tự chỉnh",{"id":77,"title":78,"term":77,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"phương pháp luận","Phương pháp luận là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":80,"title":81,"term":80,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"yếu tố ảnh hưởng","Yếu tố ảnh hưởng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":83,"title":84,"term":83,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"hồi quy phân vị","Hồi quy phân vị là gì? Các bài nghiên cứu khoa học",{"id":86,"title":87,"term":86,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"mô hình logit","Mô hình logit là gì? Các công bố khoa học về Mô hình logit",{"id":89,"title":90,"term":89,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"factors affecting","Factors affecting là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":92,"title":93,"term":92,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"giải thuật gen ga","Giải thuật gen GA là gì? Các nghiên cứu về Giải thuật gen GA",{"id":95,"title":96,"term":95,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"mô hình langmuir","Mô hình langmuir là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan"]