TAILIEUCHUNG - Mô hình phân loại sử dụng cây quyết định áp dụng cho hệ thống tuyển sinh của trường đại học

Bài viết giới thiệu một kỹ thuật học máy có giám sát để xây dựng một cây quyết định cho hệ thống tuyển sinh của Trường đại học Hải Phòng. Mục tiêu chính là nhằm xây dựng được một mô hình phân loại hiệu quả với khả năng hạn chế lỗi cao và mức chính xác tương đối để cải thiện hiệu suất và hiệu quả của quá trình tuyển sinh. | Mô hình phân loại sử dụng cây quyết định áp dụng cho hệ thống tuyển sinh của trường đại học MÔ HÌNH PHÂN LOẠI SỬ DỤNG CÂY QUYẾT ĐỊNH ÁP DỤNG CHO HỆ THỐNG TUYỂN SINH CỦA TRƯỜNG ĐẠI HỌC Đào Việt Anh Khoa Công nghệ thông tin Email: anhdv@ Ngày nhận bài: 09/11/2018 Ngày PB đánh giá: 27/01/2019 Ngày duyệt đăng: 08/02/2019 TÓM TẮT Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một kỹ thuật học máy có giám sát để xây dựng một cây quyết định cho hệ thống tuyển sinh của Trường đại học Hải Phòng. Mục tiêu chính là nhằm xây dựng được một mô hình phân loại hiệu quả với khả năng hạn chế lỗi cao và mức chính xác tương đối để cải thiện hiệu suất và hiệu quả của quá trình tuyển sinh. Điều này có nghĩa rằng công cụ lọc đã cải thiện hiệu suất và hiệu quả của quá trình tuyển sinh. Công cụ phân loại có chức năng lọc các ứng viên ở mức ban đầu để nhân viên tuyển sinh có thể tập trung vào các ứng viên triển vọng cao hơn nhằm đưa ra một lựa chọn tốt hơn. Vì vậy, khối lượng công việc của nhân viên hành chính được giảm bớt đi nhiều nên họ có thể thực hiện công việc lựa chọn tốt hơn. Từ khóa: Khai phá dữ liệu, cây quyết định, đánh giá mô hình, học máy có giám sát, hệ thống tuyển sinh của trường đại học. A DECISION TREE CLASSIFICATION MODEL FOR UNIVERSITY ADMISSION SYSTEM ABSTRACT This paper aims at introducing a supervised learning technique of building a decision tree for HaiPhong University admission system. The main object is to build an efficient classification model with high recall under moderate precision to improve the system. We used ID3 algorithm for decision tree construction. The final model is evaluated using the common evaluation methods. This means that the filtering tool has improved the efficiency and effectiveness of the admission process. The sorting tool has the ability to filter candidates at the initial level so that recruiters can focus on higher prospects in order to make a better choice.

• Giáo dục học
• Khai phá dữ liệu
• Cây quyết định
• Đánh giá mô hình
• Học máy có giám sát
• Hệ thống tuyển sinh của trường đại học
• Khai phá quá trình
• Môn học Khai phá dữ liệu
• Nội dung Khai phá dữ liệu
• Dạy học Khai phá dữ liệu
• Bài luận môn Khai phá dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Quá trình khám phá tri thức
• Vai trò khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• Ý nghĩa khai phá dữ liệu
• Bài giảng môn học Khai phá dữ liệu
• Tổng quan về khai phá dữ liệu
• Bài toán khai phá dữ liệu
• Giai đoạn trong khai phá dữ liệu
• Ứng dụng của khai phá dữ liệu
• Nhập môn khai phá dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu
• Tài nguyên khai phá dữ liệu
• Khai phá quy trình
• Học máy suốt đời
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Học máy và khai phá dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc
• Data mining
• Khám phá tri thức
• Vai trò của khai phá dữ liệu
• Lợi ích của khai phá dữ liệu
• Tiến trình khai phá dữ liệu
• Phương pháp khai phá dữ liệu
• Từ dữ liệu đến quyết định
• Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kho dữ liệu
• Quy trình khai phá dữ liệu trong kinh doanh
• Kỹ thuật của khai phá dữ liệu
• Thuật toán K Means
• Hệ thống thông tin
• Vấn đề khai phá dữ liệu
• Tìm hiểu quá trình khai phá dữ liệu
• Bài giảng Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Kho dữ liệu và khai phá dữ liệu
• Bài toán trong khai phá dữ liệu
• Phương pháp cơ bản trong khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật tích hợp cơ sở dữ liệu
• Mô hình dữ liệu mở rộng XML
• Phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu
• Chuẩn dành cho khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Nhà kho dữ liệu
• Khoa học máy tính
• Nghiên cứu trong khai phá dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Kiểu mẫu được khai phá
• Công nghệ khai phá dữ liệu
• Machine learning
• Hướng dữ liệuKhai phá dữ liệu phân tán
• Khai phá dữ liệu không tĩnh
• Khai phá luật kết hợp
• Khai phá mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Khai phá quan điểm
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• Nhu cầu về khai phá dữ liệu
• Mô hình quá trình KDD lặp
• Association rule
• Xử lý cơ sở dữ liệu
• Kiểu dữ liệu
• Kiểu mẫu dùng để khai phá
• Ứng dựng của kho dữ liệu
• Ứng dựng của khai phá dữ liệu