Application of Data Mining to Prediction of New Students' Interested Departements With an Approach Naive Bayes Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to apply data mining techniques using the Naïve Bayes algorithm to predict new students' majors. Choosing a major is an important decision in college, and accurate predictions can help new students make better decisions. In this study, we collected historical data about past students, including information about academic values, interests, and other factors that influence major selection. The Naïve Bayes algorithm is used to process this data and produce a prediction model that can identify majors that best suit the characteristics of new students. The results of data processing for new students obtained accuracy values with the Naïve Bayes algorithm model of 98.55%, precision of 99.97%, and recall of 98.55%. The naive Bayes algorithm model obtained can be implemented in the form of an application designed to predict new students' majors in determining the study program they will take. The Naïve Bayes algorithm is able to provide fairly accurate predictions, which can be used as a guide for new students in choosing their major. This research makes a positive contribution to the development of data mining applications in the field of higher education, with the potential to help students and universities increase the efficiency of major selection. The Naïve Bayes algorithm is able to provide fairly accurate predictions, which can be used as a guide for new students in choosing their major. This research makes a positive contribution to the development of data mining applications in the field of higher education, with the potential to help students and universities increase the efficiency of major selection. The Naïve Bayes algorithm is able to provide fairly accurate predictions, which can be used as a guide for new students in choosing their major. This research makes a positive contribution to the development of data mining applications in the field of higher education, with the potential to help students and universities increase the efficiency of major selection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle