{"id":23952355,"url":"https://github.com/bongudth/mobile-price-prediction","last_synced_at":"2026-07-14T23:31:16.679Z","repository":{"id":103549549,"uuid":"497365091","full_name":"bongudth/mobile-price-prediction","owner":"bongudth","description":null,"archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2022-07-02T07:58:18.000Z","size":8309,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":1,"subscribers_count":2,"default_branch":"master","last_synced_at":"2026-04-30T11:30:38.666Z","etag":null,"topics":["data-science","dut-udn"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/bongudth.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2022-05-28T16:02:54.000Z","updated_at":"2023-08-07T06:53:39.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"523c3da0-1e58-4a70-9269-07c3563d7655","html_url":"https://github.com/bongudth/mobile-price-prediction","commit_stats":null,"previous_names":["bongudth/mobile-price-prediction"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/bongudth/mobile-price-prediction","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/bongudth%2Fmobile-price-prediction","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/bongudth%2Fmobile-price-prediction/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/bongudth%2Fmobile-price-prediction/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/bongudth%2Fmobile-price-prediction/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/bongudth","download_url":"https://codeload.github.com/bongudth/mobile-price-prediction/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/bongudth%2Fmobile-price-prediction/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":35483857,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-26T15:22:16.424Z","status":"online","status_checked_at":"2026-07-14T02:00:06.603Z","response_time":114,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-science","dut-udn"],"created_at":"2025-01-06T13:57:50.422Z","updated_at":"2026-07-14T23:31:16.661Z","avatar_url":"https://github.com/bongudth.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"\n# 📱 Dự đoán giá điện thoại\n\n## ⚒ Các thư viện cần cài đặt\n\n| Thư viện  | Lệnh cài đặt                  | Mô tả          |\n| :-------  | :---------------------------- | :------------- |\n| `bs4`     | `pip install bs4`             | Beautiful Soup |\n| `sklearn` | `pip install -U scikit-learn` | scikit-learn   |\n| `xgboost` | `pip install xgboost`         | XGBoost        |\n\n## 🚀 Trình tự chạy chương trình\n\nCrawl dữ liệu từ 4 trang web\n\n```bash\n  crawl.ipynb\n```\n\nFolder lưu trữ các file dữ liệu thô\n\n```bash\n  raw_data/\n```\n\nLàm sạch đúng kiểu dữ liệu và xử lý dữ liệu trống\n\n```bash\n  clean.ipynb\n```\n\nFolder lưu trữ dữ liệu được làm sạch\n\n```bash\n  clean_data/\n```\n\nChia bộ dữ liệu thành tập train và test, xử lý ngoại lệ, chuẩn hóa dữ liệu, lựa chọn đặc trưng\n\n```bash\n  feature_engineering.ipynb\n```\n\nFolder lưu trữ các file dữ liệu huấn luyện và kiểm thử\n\n```bash\n  train_test_data/\n```\n\nXây dựng mô hình dự đoán giá điện thoại\n\n```bash\n  modeling.ipynb\n```\n\n## 👨🏽‍💻 Thành viên\n\n- [Ngô Văn Đông](https://github.com/ngovandong)\n- [Huỳnh Thị Khánh Linh](https://github.com/bongudth)\n- [Nguyễn Minh Dũng](https://github.com/dungngminh)\n\n## ✍🏽 Dữ liệu\n Bộ dữ liệu bao gồm các thông số kỹ thuật, giá bán của điện thoại di động, được thu thập từ:\n - [Thế Giới Di Động](https://www.thegioididong.com/)\n - [CellphoneS](https://cellphones.com.vn/)\n - [Hoàng Hà Mobile](https://hoanghamobile.com/)\n - [Nguyễn Kim](https://www.nguyenkim.com/dien-thoai-di-dong)\n\n## 🔨 Feature engineering\n - Thay thế dữ liệu trống bằng giá trị **mean** cho **dữ liệu dạng số**\n - Thay thế dữ liệu trống bằng giá trị **random** cho **dữ liệu phân loại**\n - Chuyển dữ liệu phân loại thành dữ liệu dạng số sử dụng **LabelEncoder** của *sklearn*\n - Xử lý ngoại lệ sử dụng **IQR** để tìm biên trên và biên dưới của dữ liệu\n - Chuẩn hóa dữ liệu sử dụng **StandardScaler** của *sklearn*\n\n## 💡 Mô hình dự đoán\n - Sử dụng **LinearRegression** của *sklearn*\n - Cải tiến dùng **XGBRegressor** của *xgboost*\n\n## 🧠 Các metrics đánh giá\n - **R2**\n - **RMSE**\n - **MAE**\n\n## ☃️ Kết quả dự đoán\n\n| Mô hình          | R2     | RMSE      | MAE       |\n| :--------------- | :----- | :-------- | :-------- |\n| LinearRegression | 73.17% | 5241.0791 | 3947.1287 |\n| XGBRegressor     | 94.45% | 2383.5217 | 1057.4660 |\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fbongudth%2Fmobile-price-prediction","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fbongudth%2Fmobile-price-prediction","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fbongudth%2Fmobile-price-prediction/lists"}