Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết tiến hành phân tích, xử lý dữ liệu, chọn lựa thuật toán ID3, C4.5, Bayes ứng dụng phân lớp học viên của Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học, phân loại cán bộ Trường Cao đẳng Nghề Điện Biên và thử nghiệm trên phần mềm Weka. Bộ tiêu chí đánh giá chất lượng phân lớp cho cán bộ trường, cho việc phân chia được thử nghiệm, đánh giá. | ISSN 2354-0575 PHÂN LỚP HỌC SINH VÀ PHÂN LOẠI CÁN BỘ SỬ DỤNG CÁC THUẬT TOÁN TRONG HỌC MÁY Nguyễn Quang Hoan1 Lê Thị Tuyết Mây2 Nguyễn Mạnh Tuân3 Nguyễn Ngọc Ánh4 1 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên 2 Trường Cao đẳng Nghề Điện Biên 3 Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học tỉnh Điện Biên 4 Trường Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật Điện Biên Ngày tòa soạn nhận được bài báo 17 09 2017 Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa 10 11 2017 Ngày bài báo được chấp nhận đăng 25 11 2017 Tóm tắt Bài báo tiến hành phân tích xử lý dữ liệu chọn lựa thuật toán ID3 C4.5 Bayes ứng dụng phân lớp học viên của Trung tâm Ngoại ngữ - Tin học phân loại cán bộ Trường Cao đẳng Nghề Điện Biên và thử nghiệm trên phần mềm Weka. Bộ tiêu chí đánh giá chất lượng phân lớp cho cán bộ trường cho việc phân chia được thử nghiệm đánh giá. Từ khóa Thuật toán ID3 thuật toán Bayes Độ lợi thông tin. 1. Giới thiệu trong tập huấn luyện hay chưa gặp trong tương lai. Có nhiều thuật toán phân lớp như Cây Bắt đầu với nút gốc quyết định Thuật toán Quinlan ID3 Độ lộn xộn Bước 1 Chọn thuộc tính quyết định tốt C4.5 C5.0 K-NN K-Nearest Neighbor Bayes nhất cho nút gốc gán nó cho A. Mạng nơron Hệ mờ Mỗi thuật toán có ưu điểm Bước 2 Với mỗi giá trị của A tạo nhánh hạn chế độ phức tạp đối tượng ứng dụng khác nhau 10 . Cây quyết định Đơn giản nhanh hiệu quả và Bước 3 Lặp lại Bước 1 và 2 cho nhánh được ứng dụng thành công trong hầu hết các lĩnh Bước 4 Nếu các mẫu huấn luyện trong vực về phân tích dữ liệu phân loại văn bản 2 nhánh được phân loại đồng nhất DỪNG được nút 9 Thuật toán Bayes cho kết quả tốt trong thực lá. Ngược lại lặp từ 1 cho đến 4. tế mặc dù chịu những giả thiết về tính độc lập xác - Công thức làm tiêu chí quyết định suất của các thuộc tính và được ứng dụng trong các Entropy của một tập S có 2 phân lớp bài toán dự đoán phân loại văn bản Spam 5 8 . Trong bài báo này chúng tôi sử dụng thuật toán Entropy S - P log2P - P- log2P- 2.1 C4.5 và Bayes để chia lớp cho học viên của Trung Entropy của tập S có c phân lớp tâm Ngoại ngữ
