The main objective of this paper is

The main objective of this paper is to use data mining methodologies to find students which are likely to drop out their first year of engineering . In this research, the classification task is used to evaluate previous year's student dropout data and as there are many approaches that are used for data classification, the ID3, C4.5, CART and ADT decision tree methods is used here. Information like grade in High school, grade in Senior Secondary , student's family income,parents qualification etc. were collected from the student's management system to predict list of students who need special attention.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์หลักของเอกสารนี้คือการ ใช้วิธีการทำเหมืองข้อมูลเพื่อค้นหานักเรียนซึ่งมีแนวโน้มการปล่อยออกของปี 1 วิศวกรรม ในงานวิจัยนี้ ใช้งานประเภทการประเมินข้อมูลของปีก่อนหน้านี้นักเรียนถอน และมีหลายวิธีที่ใช้สำหรับจัดประเภทข้อมูล ID3, C4.5 รถเข็นและ ADT วิธีต้นไม้ตัดสินใจใช้ที่นี่ ข้อมูลเช่นเกรดในโรงเรียน ชั้นในรองอาวุโส รายได้ของครอบครัวของนักเรียน คุณสมบัติผู้ปกครองฯลฯ ถูกเก็บรวบรวมจากระบบการจัดการของนักทำนายรายชื่อนักเรียนที่ต้องดูแลเป็นพิเศษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์หลักของงานวิจัยนี้คือการใช้วิธีการทำเหมืองข้อมูลเพื่อค้นหานักเรียนที่มีแนวโน้มที่จะลดลงจากปีแรกของวิศวกรรม ในงานวิจัยนี้งานจัดหมวดหมู่ที่มีการใช้ในการประเมินข้อมูลของนักเรียนออกกลางคันปีที่ผ่านมาและมีวิธีการมากมายที่จะใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่ของข้อมูล ID3, C4.5 รถเข็น ADT วิธีต้นไม้ตัดสินใจจะใช้ที่นี่ ข้อมูลเช่นเกรดในโรงเรียนมัธยมเกรดรองในรายได้ของครอบครัวอาวุโสของนักเรียน, ผู้ปกครองวุฒิการศึกษา ฯลฯ ถูกรวบรวมมาจากระบบการจัดการของนักเรียนที่จะคาดการณ์รายชื่อของนักเรียนที่ต้องการความสนใจเป็นพิเศษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์หลักของบทความนี้คือการใช้วิธีการเหมืองข้อมูลเพื่อหานักเรียนซึ่งมีแนวโน้มที่จะลดลงของปีแรกของวิศวกรรม ในการวิจัยนี้ได้จำแนกงานประเมินที่ผ่านมา มหิดลข้อมูลนักเรียน และมีหลายวิธีที่ใช้ในการจำแนกข้อมูล ID3 , โปรแกรม C4.5 รถเข็นอุปกรณ์และวิธีแขนงการตัดสินใจจะใช้ที่นี่ ข้อมูล เช่น เกรดในโรงเรียนมัธยม ศึกษาในระดับมัธยม และรายได้ของครอบครัว นักเรียน ผู้ปกครอง ฯลฯ คุณสมบัติ เก็บมาจากระบบการจัดการของนักศึกษาทำนายรายชื่อนักเรียนที่ต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษ