Bu kaydın yasal hükümlere uygun olmadığını düşünüyorsanız lütfen sayfa sonundaki Hata Bildir bağlantısını takip ederek bildirimde bulununuz. Kayıtlar ilgili üniversite yöneticileri tarafından eklenmektedir. Nadiren de olsa kayıtlarla ilgili hatalar oluşabilmektedir. MİTOS internet üzerindeki herhangi bir ödev sitesi değildir!

Comparison Of Prediction Algorithms For Student Performance Prediction

Oluşturulma Tarihi: 10-08-2018

Niteleme Bilgileri

Tür: Tez

Alt Tür: Yüksek Lisans Tezi

Yayınlanma Durumu: Yayınlanmamış

Dosya Biçimi: PDF

Dil: İngilizce

Konu(lar): TEKNOLOJİ,

Yazar(lar): Bah, Amadou (Yazar),

Emeği Geçen(ler): Karakaya, Ziya (Danışman),

Anahtar Kelimeler

Machine Learning, Student Performance Prediction, Data Preprocessing, Correlation-based Feature Selection


Özet

This thesis investigates the application of six machine learning algorithms to student performance prediction, using datasets made up of only students information available at the Atilim University administrative systems. In addition, these learning algorithms were compared using four measures: Accuracy, Precision, Recall and F-measure. The study also investigates whether the number of courses predicted together is directly or inversely proportional to the performance of the classifiers used. A measure of the effects of data preprocessing as well as Correlation based Feature Selection (CFS) on the learning algorithms was also conducted, respectively. The algorithms used are: Naive Bayes, Logistic Regression, Multilayer Perceptron, SMO (based on Support Vector Machines), IBk (K-Nearest Neighbor) and J48 (C4.5 Decision Tree).Naïve Bayes and IBk proved to be the best among the compared algorithms. The results also show that as the number of courses being predicted together increases, the prediction performance decreases. Data preprocessing and CFS are also found to generally improve the performance of the machine learning algorithms.


İçindekiler



Açıklamalar



Haklar



Notlar



Kaynakça


Atıf Yapanlar

Gözat Sayfasına Dön

 

Sosyal Medya ve Araçlar

İstatistikler

  • Kayıt
    • Bu ay: 5
    • Toplam: 2326
  • Online
    • Ziyaretçi: 11
    • Üye: 0
    • Toplam: 11

Detaylı İstatistikler