Regarding the Model training, a Fil

Regarding the Model training, a Fill from example technique was used. Analysis was repeated several times, by choosing the ‘‘Final grade’’ as a prediction column (e.g. selecting column containing the examples). After choosing different combination of columns the authors found out the most relevant attributes by omitting student number (not relevant at all) and Exam points columns (directly defined the Final grade). The research dynamically explore the Microsoft Excel Data mining tool to build data mining model and thus relevant research datasets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เกี่ยวกับการฝึกอบรมรูปแบบ มีใช้การเติมจากเทคนิคอย่าง วิเคราะห์ได้ซ้ำหลายครั้ง โดยการเลือก ''คะแนน '' เป็นคอลัมน์ทำนายเช่นเลือกคอลัมน์ที่ประกอบด้วยตัวอย่าง) หลังจากเลือกทั้งคอลัมน์ต่าง ๆ ผู้เขียนพบเกี่ยวข้องมากที่สุดแอตทริบิวต์ โดยนักศึกษาไม่ใส่หมายเลข (ไม่เกี่ยวเลย) และการสอบชี้คอลัมน์ (ตรงกำหนดคะแนน) การวิจัยสำรวจเครื่องมือเหมืองข้อมูล Microsoft Excel ในการสร้างรูปแบบการทำเหมืองข้อมูล และวิจัยสัมพันธ์ datasets แบบไดนามิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เกี่ยวกับการฝึกอบรมรุ่นที่เป็นเทคนิคการเติมจากตัวอย่างที่ถูกนำมาใช้ การวิเคราะห์ซ้ำหลายครั้งโดยการเลือก '' ชั้นประถมศึกษาปีรอบชิงชนะเลิศ '' เป็นคอลัมน์ทำนาย (เช่นการเลือกคอลัมน์ที่มีตัวอย่าง) หลังจากเลือกที่แตกต่างกันของคอลัมน์ผู้เขียนพบคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุดโดยเลี่ยงจำนวนนักเรียน (ไม่เกี่ยวเลย) และการสอบชี้คอลัมน์ (หมายโดยตรงชั้นสุดท้าย) การวิจัยแบบไดนามิกสำรวจเครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลของ Microsoft Excel เพื่อสร้างรูปแบบการทำเหมืองข้อมูลและทำให้ชุดข้อมูลวิจัยที่เกี่ยวข้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เกี่ยวกับรูปแบบการฝึกอบรม เทคนิคการเติมจากตัวอย่างใช้ การวิเคราะห์ซ้ำหลายๆ ครั้ง โดยเลือก ' เกรด ' ' เป็น 'final ทำนายคอลัมน์ ( เช่นการเลือกคอลัมน์ที่ประกอบด้วยตัวอย่าง )หลังจากการผสมที่แตกต่างกันของคอลัมน์ของผู้เขียนพบว่าคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุด โดยผลจากจำนวนนักศึกษา ( ไม่เกี่ยวกันเลย ) และการสอบคะแนนคอลัมน์โดยตรงกำหนดเกรดสุดท้าย ) การวิจัยแบบสำรวจ Microsoft Excel การทำเหมืองข้อมูลเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลเหมืองแร่และดังนั้นจึงเกี่ยวข้องวิจัย
ชุดข้อมูล