En läroanstalts tillväxt kan mätas i form av framgångsrika studenter vid läroanstalten. Analysen relaterad till förutsägelsen av studenters akademiska prestationer i högre utbildning förefaller vara ett väsentligt krav för att förbättra utbildningens kvalitet. Datautvinningstekniker spelar en viktig roll i dataanalysen. För konstruktion av en klassificeringsmodell som kan förutsäga studenternas prestanda, särskilt för ingenjörsgrenar, har en beslutsträdsalgoritm i samband med datautvinningsteknik använts i forskningen. Ett antal faktorer kan påverka elevernas prestationer. Här har några viktiga faktorer beaktats under uppbyggnaden av beslutsträdet för klassificering av elever efter deras attribut (betyg). I denna artikel jämfördes fyra olika beslut trädalgoritmer J48, NBtree, Reptree och Simple cart och J48 beslut trädalgoritm är den bäst lämpade algoritmen för modellkonstruktion. Korsvalideringsmetod och procentfördelningsmetod användes för att utvärdera de olika algoritmernas effektivitet. Den traditionella KDD-processen har använts som metod. WECA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) verktyget användes för analys och förutsägelse. Resultat som erhålls i den aktuella studien kan vara till hjälp för att identifiera svaga studenter så att ledningen kan vidta lämpliga åtgärder, och framgångsfrekvensen för studenter kan ökas tillräckligt.
Herr Pandey m.fl. REF konstruerade beslutsträdsmodellen genom att överväga några viktiga faktorer med hjälp av algoritmerna J48, NBtree, Reptree och Simple cart i WECA-verktyget.
A Decision Tree Algorithm Pertaining to the Student Performance Analysis and Prediction
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}