Extração de dados através de redes neuronais
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Atualmente, a quantidade de dados armazenados em bases de dados educativas está a aumentar rapidamente. Estas bases de dados contêm informações ocultas que permitem melhorar o desempenho dos alunos. A árvore de decisão é o algoritmo de classificação mais útil na extração de dados no domínio da educação devido à sua facilidade de execução e de compreensão em comparação com outros algoritmos. Podemos obter resultados mais precisos e valiosos com a ajuda do algoritmo da árvore de decisão, que pode ser útil para os professores melhorarem os resultados de aprendizagem dos al...
Atualmente, a quantidade de dados armazenados em bases de dados educativas está a aumentar rapidamente. Estas bases de dados contêm informações ocultas que permitem melhorar o desempenho dos alunos. A árvore de decisão é o algoritmo de classificação mais útil na extração de dados no domínio da educação devido à sua facilidade de execução e de compreensão em comparação com outros algoritmos. Podemos obter resultados mais precisos e valiosos com a ajuda do algoritmo da árvore de decisão, que pode ser útil para os professores melhorarem os resultados de aprendizagem dos alunos. Os algoritmos de árvore de decisão ID3, C4.5 e CART foram aplicados aos dados dos alunos para prever o seu desempenho. Mas todos estes três algoritmos são utilizados apenas para pequenas bases de dados. Para uma base de dados de grandes dimensões, utilizamos um novo algoritmo, o SPRINT, que elimina todas as restrições de memória e problemas de precisão inerentes a outros algoritmos. É mais rápido e escalável do que os outros, porque pode ser implementado em série e em paralelo para uma boa colocação dos dados e um bom equilíbrio da carga. Neste trabalho, o algoritmo de árvore de decisão SPRINT é utilizado para resolver o problema da classificação no sistema educativo.
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