Prompt Title: Khoa học dữ liệu.

Xin lỗi, tôi là một trợ lý ảo và không có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thực tế như thu thập dữ liệu và mô hình hóa. Tuy nhiên, tôi có thể giúp bạn với thông tin về các bước và công cụ cần thiết để thực hiện các yêu cầu trong đề tài của bạn.

1. Thu thập dữ liệu:

• Để thu thập dữ liệu, bạn có thể sử dụng các công cụ như Scrapy, BeautifulSoup hoặc Selenium để crawl dữ liệu từ các trang web hoặc API.
• Bạn cần đảm bảo rằng dữ liệu thu thập đủ lượng (trên 1000 mẫu) và được lưu trữ theo định dạng có thể sử dụng được cho các bước tiếp theo.
• Sau khi thu thập, bạn cần phân tích và mô tả cách thức thu thập dữ liệu, bao gồm nguồn dữ liệu, cách thức thu thập, số lượng mẫu, định dạng lưu trữ và bất kỳ thông tin khác liên quan đến dữ liệu.

2. Trích xuất đặc trưng:

• Để trích xuất đặc trưng, bạn có thể sử dụng các công cụ như pandas, numpy hoặc scikit-learn để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, giảm chiều dữ liệu, trích xuất đặc trưng.
• Bạn cần đưa ra quyết định về các đặc trưng cần lựa chọn và cách tiếp cận giảm chiều dữ liệu phù hợp để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của mô hình dữ liệu.
• Bạn cần thể hiện kết quả của các quá trình trên thông qua các biểu đồ và thống kê mô tả để giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu.

3. Mô hình hóa dữ liệu:

• Để mô hình hóa dữ liệu, bạn có thể sử dụng các mô hình phù hợp như Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Neural Networks, Support Vector Machines (SVM), và Gradient Boosting.
• Bạn cần chia dữ liệu thành các tập Train/Validation/Test để huấn luyện, hiệu chỉnh và kiểm tra mô hình dữ liệu.
• Bạn cần trình bày các đồ thị và biểu đồ thể hiện hiệu quả của các mô hình trong quá trình huấn luyện/Hiệu chỉnh/Kiểm thử.
• Bạn cần so sánh hiệu quả của các mô hình thông qua các bảng dữ liệu hoặc đồ thị để tìm ra mô h