Abstract-This paper introducerar och jämför vissa tekniker som används för att förutsäga studenternas prestationer vid universitetet. Nyligen har forskare fokuserat på att tillämpa maskininlärning i högre utbildning för att stödja både studenter och instruktörer att bli bättre i sina prestationer. Vissa tidigare dokument har introducerat detta problem, men prognosresultaten var otillfredsställande på grund av problemet med klassobalans, vilket orsakar försämringen av klassificeringarna. Syftet med detta dokument är att ta itu med klassobalansen för att förbättra resultaten för förutsägelse/klassificering genom översamplingsteknik och genom att använda kostnadskänsligt lärande (CSL). Dokumentet visar att resultaten har förbättrats när man jämför med att endast använda baslinjeklassificeringar som Decision Tree (DT), Bayesian Networks (BN) och Support Vector Machines (SVM) med de ursprungliga datamängderna.
Thai-Nghe m.fl. REF förbättrade prediktiva resultat genom att använda översamplingsteknik och kostnadskänsligt lärande för att ta itu med klassobalansproblem.
Improving Academic Performance Prediction by Dealing with Class Imbalance
{'venue': '2009 Ninth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications', 'journal': '2009 Ninth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}