av dess förmåga att snabbt analysera stora mängder data. Denna studie är att bygga Graduates Employment Model med klassificering uppgift i data mining, och att jämföra flera av data-mining metoder såsom Bayesian metod och Tree metod. Bayesian metoden innehåller 5 algoritmer, inklusive AODE, BayesNet, HNB, NaviveBayes, WAODE. Trädmetoden omfattar 5 algoritmer, inklusive BFTree, NBTree, REPTree, ID3, C4.5. Experimentet använder en klassificeringsuppgift i WECA, och vi jämför resultaten av varje algoritm, där flera klassificeringsmodeller genererades. För att validera den genererade modellen utfördes experimenten med hjälp av verkliga data som samlats in från forskarprofilen vid Maejo University i Thailand. Modellen är avsedd att användas för att förutsäga om en utexaminerad har varit anställd, arbetslös eller i en obestämd situation.
Jantawan och Tsai REF föreslog en metod för att förutsäga om en examen vid Maejo University i Thailand kommer att vara anställd, arbetslös eller obestämd.
The Application of Data Mining to Build Classification Model for Predicting Graduate Employment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}