Overview

� l'heure actuelle, la quantit� de donn�es stock�es dans les bases de donn�es �ducatives augmente rapidement. Ces bases de donn�es contiennent des informations cach�es permettant d'am�liorer les performances des �l�ves. L'arbre de d�cision est l'algorithme de classification le plus utile dans l'exploration de donn�es �ducatives en raison de sa facilit� d'ex�cution et de compr�hension par rapport � d'autres algorithmes. L'algorithme de l'arbre de d�cision permet d'obtenir des r�sultats plus pr�cis et plus valables, ce qui peut �tre utile aux enseignants pour am�liorer les r�sultats d'apprentissage des �tudiants. Les algorithmes d'arbre de d�cision ID3, C4.5 et CART ont �t� appliqu�s aux donn�es des �tudiants pour pr�dire leurs performances. Mais ces trois algorithmes ne sont utilis�s que pour les petites bases de donn�es. Pour les grandes bases de donn�es, nous utilisons un nouvel algorithme, SPRINT, qui �limine toutes les restrictions de m�moire et les probl�mes de pr�cision rencontr�s avec les autres algorithmes. Il est plus rapide et plus �volutif que les autres car il peut �tre mis en oeuvre � la fois en s�rie et en parall�le pour un bon placement des donn�es et un bon �quilibrage de la charge. Dans ce travail, l'algorithme d'arbre de d�cision SPRINT est utilis� pour r�soudre le probl�me de la classification dans le syst�me �ducatif.

Full Product Details

9786207435166

Table of Contents

Reviews

Author Information

Tab Content 6

Customer Reviews

Recent Reviews

Countries Available