This model, make use of the softwar

This model, make use of the software Weka The J4.8
algorithm(J4.8 implements a later and slightly improved
version called C4.5) is used for predictive data mining.
Modeling student drop outs: The modeling process starts by
studying the relationship between student drop outs and
underlying risk factors including gender, attendance,
previosus semester grade, parent education, parent income,
scholarship, first child and whether the student is working or
not.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รุ่นนี้ ทำให้ใช้ซอฟต์แวร์ Weka J4.8อัลกอริทึม (J4.8 ดำเนินการปรับปรุงเล็กน้อย และภายหลังรุ่นเรียกว่า C4.5) ใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูลคาดการณ์ลึกหนาบางของฝากนักเรียนการสร้างแบบจำลอง: การสร้างโมเดลเริ่มต้นโดยศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างนักเรียนหล่นลึกหนาบาง และปัจจัยเสี่ยงพื้นฐานที่รวมเพศ เข้าเกรดภาค previosus หลักการศึกษา รายได้หลักทุนการศึกษา ลูก และว่าการทำงานของนักเรียน หรือไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบนี้ทำให้การใช้งานของซอฟต์แวร์ Weka J4.8
อัลกอริทึม (J4.8
ดำเนินต่อมาและดีขึ้นเล็กน้อยรุ่นที่เรียกว่าC4.5) ใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูลการคาดการณ์.
นักเรียนการสร้างแบบจำลองลึกหนาบางวาง:
การสร้างแบบจำลองกระบวนการเริ่มจากการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลึกหนาบางของนักเรียนและลดลงปัจจัยเสี่ยงพื้นฐานรวมทั้งเพศเข้าร่วมประชุมชั้นประถมศึกษาปีภาคการศึกษาpreviosus การศึกษาพ่อแม่ผู้ปกครองมีรายได้, ทุนการศึกษาลูกคนแรกและไม่ว่านักเรียนจะทำงานหรือไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รุ่นนี้ใช้ของซอฟต์แวร์ Weka โดย j4.8
ขั้นตอนวิธี ( j4.8 ใช้ในภายหลัง และปรับปรุง
เล็กน้อยเรียกโปรแกรม C4.5 รุ่น ) ใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูลพยากรณ์ .
แบบปล่อยนักเรียนออกไป : แบบจำลองกระบวนการเริ่มต้น โดยศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง นักเรียน

) วางลึกหนาบางและปัจจัยเสี่ยง ได้แก่ เพศ , การเข้าร่วม ,
previosus เกรดภาคเรียน ผู้ปกครอง ระดับการศึกษา รายได้ครอบครัว
ทุนการศึกษาเด็กแรกและไม่ว่านักเรียนจะทำงานหรือ
ไม่