Chuyển đến nội dung chính

Bài 15: Challenge 60 phút — House Prices nâng cao

Bài thử thách time-boxed: xây pipeline hoàn chỉnh và cải thiện điểm số bằng tuning + feature engineering có kiểm soát.

🧠 AI & ML — Bài 14 Bài 15: Challenge 60 phút — House Prices nâng cao

Machine Learning: Từ Cơ bản đến Nâng cao

Phần 2: Workflow chuẩn công nghiệp

xdev.asia

Giới thiệu

Đây là challenge tổng hợp đầu tiên. Bạn sẽ quay lại bài toán nhà đất nhưng làm ở mức trưởng thành hơn: pipeline, xử lý missing, feature engineering, cross-validation và tuning. Mục tiêu là ghép các kỹ năng rời rạc thành một workflow hoàn chỉnh.

Mục tiêu bài học

  • Hoàn thành một challenge regression tương đối đầy đủ.
  • Kết hợp preprocessing, pipeline và tuning trong cùng một luồng.
  • Viết phần tổng kết rõ ràng như một mini báo cáo kỹ thuật.

Yêu cầu challenge

Bạn cần nộp 3 đầu ra: notebook hoặc script huấn luyện, file mô tả quyết định kỹ thuật và bảng so sánh ít nhất 3 thử nghiệm mô hình.

Hướng làm đề xuất

  1. Bắt đầu bằng baseline đơn giản.
  2. Kiểm tra missing values và kiểu dữ liệu.
  3. Tạo một pipeline chuẩn.
  4. Chạy cross-validation.
  5. Tuning ít tham số quan trọng.
  6. Phân tích model tốt nhất và các lỗi nổi bật.

Những câu hỏi bạn phải tự trả lời

  • Feature nào quan trọng nhất?
  • Sai số lớn nhất rơi vào nhóm nhà nào?
  • Thêm feature engineering có cải thiện thật không?
  • Model hiện tại có đủ tin cậy để dùng ước lượng sơ bộ hay chưa?

Sai lầm thường gặp

  • Viết notebook dài nhưng không có kết luận rõ.
  • Tuning rất nhiều nhưng không lưu kết quả cũ.
  • Đánh giá theo cảm giác mà không dùng metric nhất quán.

Bài tập thực hành

  • Làm challenge như một submission độc lập.
  • Tạo bảng thí nghiệm với cột: model, preprocessing, CV score, ghi chú.
  • Viết phần bài học rút ra dài khoảng 10 dòng.

Tiêu chí hoàn thành

  • Có pipeline hoàn chỉnh chạy được end-to-end.
  • Có so sánh thí nghiệm có cấu trúc.
  • Có kết luận rõ vì sao chọn model cuối cùng.

Thực hành từng bước (nâng cao)

  1. Time-box 60 phút theo ba pha: chuẩn bị, mô hình, tổng kết.
  2. Thiết kế ít nhất 3 thí nghiệm có khác biệt rõ ràng.
  3. Ghi đầy đủ giả định cho từng thí nghiệm.
  4. Chọn model cuối bằng tiêu chí metric + tính ổn định.
  5. Viết post-mortem: nếu có thêm 2 giờ bạn sẽ làm gì.

Artifact nên nộp

  • Bảng experiment tracking tối thiểu 3 dòng.
  • Notebook sạch, chạy từ đầu đến cuối.
  • Tóm tắt 1 trang theo format kỹ thuật + business.

Câu hỏi tự kiểm tra

  • Bạn đã thực sự kiểm soát leakage chưa?
  • Tuning nào mang lại lợi ích lớn nhất?
  • Kết quả hiện tại đủ để ship bản beta chưa?