Abstract -Beslut Tree är den mest använda övervakade klassificeringstekniken. Lärande och klassificering steg beslut träd induktion är enkla och snabba och det kan tillämpas på alla domäner. I denna forskning har studentens kvalitativa data hämtats från utbildningsdatautvinning och prestandaanalysen av beslutsträdets algoritm ID3, C4.5 och CART jämförs. Jämförelseresultatet visar att Gini Index för CART påverkar informationen Gain Ratio av ID3 och C4.5. Klassificeringsnoggrannheten för CART är högre jämfört med ID3 och C4.5. Skillnaden i klassificeringsnoggrannhet mellan beslutsträdets algoritmer är dock inte betydligt högre. De experimentella resultaten av beslutsträdet visar att studentens prestation också påverkas av kvalitativa faktorer.
Lakshmi m.fl. REF analyserade prestandan hos beslutsträdsalgoritmer som ID3, C4.5 och CART på studentens data.
An Analysis on Performance of Decision Tree Algorithms using Student's Qualitative Data
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modern Education and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}