MÔ HÌNH TỐI ƯU CHO BÀI TOÁN DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ HỌC TẬP
CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP

Lê Quang Minh- Trường Đại học Đồng Tháp

Tóm tắt

Mục tiêu của nghiên cứu này là vận dụng phương pháp hồi quy Naïve Bayes, cây quyết định và mạng nơ-ron để xây dựng, đánh giá và tìm ra mô hình tối ưu trên tập dữ liệu thực tế tại Trường Đại học Đồng Tháp. Bài báo giới thiệu phương pháp hồi quy Naïve Bayes là mô hình tối ưu cho bài toán dự đoán kết quả học tập của sinh viên Trường Đại học Đồng Tháp. Từ đó, giúp cho sinh viên xác định mục tiêu và lập kế hoạch học tập phù hợp cho cả khóa học, cho từng học kỳ để mang lại kết quả học tập như mong muốn.
Từ khóa: Phương pháp phân lớp,Naïve Bayes, cây quyết định, mạng nơ-ron.

 OPTIMAL MODEL FOR PREDICTING STUDENTS’ LEARNING RESULTS
AT DONG THAP UNIVERSITY

Summary

This article applies the Naive Bayesian classifier, decision tree and neural nets, to set up, evaluate and come up with an optimal model, based on database at Dong Thap University. It recommends that the Naïve Bayesian is the optimal model for predicting students’ learning results at Dong Thap University. Thereby, it helps students to set learning objectives and make plans for their entire traning programs and each semester, as such to obtain results as expected.
Keywords: Classification methods, Naive Bayesian, decision tree, neural nets.

Tìm kiếm

Trực tuyến

Trang web hiện có:
52 guests & 0 thành viên trực tuyến

Lượt truy cập

1992822
Today
Yesterday
This Week
Last Week
This Month
Last Month
All days
511
946
3047
1977507
5049
49778
1992822

Your IP: 18.204.56.97
Server Time: 2022-10-05 05:57:00

Thông báo

Tin tức

Ngành được tính điểm

THÀNH VIÊN VÀ CHỈ MỤC