001 26618
002 7
004 FA89B25A-1366-42C5-86D9-56CB40A5A070
005 202309211626
008 081223s2023||||vm|#################vie#d
009 1 0
039 ## $a20230921162604 $bdtmkhue $y20230919110627 $zdtmkhue
082 ## $a000 $bNG-C
100 $aNguyễn, Hùng Cường
245 ## $aTư vấn chọn ngành học tại học viện CNTT NIIT-ICT HN sử dụng phương pháp học máy / $cNguyễn Hùng Cường; NHDKH PGS.TS Nguyễn Quang Hoan
260 ## $aH. : $bTrường Đại học Mở Hà Nội, $c2023
300 ## $a80 tr. ; $cA4
490 ## $aBộ Giáo dục và Đào tạo; Trường Đại học Mở Hà Nội
520 ## $aMỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Phân lớp dữ liệu học viên tại Học viện CNTT NIIT-ICT HN dựa trên giải thuật C4.5 và giải thuật Random Forest ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU Đối tượng nghiên cứu của luận văn là dữ liệu về học viên nhập học tại Học viện CNTT NIIT-ICT HN qua 5 năm gần nhất. Phạm vi nghiên cứu: Luận văn sẽ tiến hành thử nghiệm phân lớp theo 5 đặc trưng và 217 bản ghi đầu vào, sau đó có thể mở rộng thêm các đặc trưng cũng như các bản ghi khác. KẾT QUẢ: Luận văn đã tiến hành phân lớp được dữ liệu học viên sử dụng hai giải thuật C4.5 và RandomForest, đồng thời tiến hành so sánh các chỉ số kết quả của 2 giải thuật. Tác giả đã xây dựng được một phần mềm ứng dụng bằng Python, trong đó đã cài đặt các chức năng cho phép phân lớp học viên, và các chức năng thống kê, trực quan hoá dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, backup dữ liệu. KẾT LUẬN: Trong luận văn này, tác giả đã nghiên cứu hai giải thuật C4.5 và Random Forest. Cả hai giải thuật này đều sử dụng cây quyết định để tiến hành phân lớp dữ liệu, nhưng với quy mô và cách thức thực hiện khác nhau. Giải thuật C4.5 phù hợp với những ứng dụng sử dụng tập dữ liệu vừa và nhỏ, nhưng giải thuật C4.5 khi được áp dụng sẽ gặp phải vấn đề overfitting. Giải thuật Random Forest xây dựng nhiều cây quyết định, và bộ phân lớp sẽ là tổng hợp của tất cả các cây đó, vì vậy sẽ không gặp phải vấn đề overfitting. Luận văn cũng đã tiến hành đánh giá, so sánh hai giải thuật dựa trên các chỉ số. Luận văn đã xây dựng được một phần mềm ứng dụng bằng Python có thực thi phân lớp với hai giải thuật, đồng thời còn cài đặt các chức năng thống kê, tiền xử lý dữ liệu, backup dữ liệu. Kết quả nghiên cứu của luận văn đã thu được nhiều các ý tưởng gợi mở những hướng nghiên cứu tiếp theo.
541 ## $aTài liệu nội sinh
653 ## $aPhương pháp học máy
653 ## $aHọc viện CNTT NIIT-ICT HN
852 ## $a01 $bKho Luận văn $j(1): 01503120
852 ## $a02 $bKho Khoa Công nghệ Thông tin $j(1): 02101266
856 1# $uhttp://thuvien.hou.edu.vn/houkiposdata2/luanvanluanankhoaluan/luanvan/2023/000/nguyenhungcuong/nguyenhungcuong_01thumbimage.jpg
890 ## $a2 $c1