Heutzutage nimmt die Menge der in Bildungsdatenbanken gespeicherten Daten rapide zu. Diese Datenbanken enthalten verborgene Informationen zur Verbesserung der Leistungen der Sch???ler. Der Entscheidungsbaum ist der n???tzlichste Klassifizierungsalgorithmus f???r das Data Mining im Bildungsbereich, da er einfach auszuf???hren und im Vergleich zu anderen Algorithmen leichter zu verstehen ist. Mit Hilfe des Entscheidungsbaum-Algorithmus k???nnen wir genauere und wertvollere Ergebnisse erhalten, die f???r Lehrkr???fte n?? ...
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Heutzutage nimmt die Menge der in Bildungsdatenbanken gespeicherten Daten rapide zu. Diese Datenbanken enthalten verborgene Informationen zur Verbesserung der Leistungen der Sch???ler. Der Entscheidungsbaum ist der n???tzlichste Klassifizierungsalgorithmus f???r das Data Mining im Bildungsbereich, da er einfach auszuf???hren und im Vergleich zu anderen Algorithmen leichter zu verstehen ist. Mit Hilfe des Entscheidungsbaum-Algorithmus k???nnen wir genauere und wertvollere Ergebnisse erhalten, die f???r Lehrkr???fte n???tzlich sein k???nnen, um die Lernergebnisse der Sch???ler zu verbessern. Die Entscheidungsbaum-Algorithmen ID3, C4.5 und CART wurden auf die Daten von Sch???lern angewandt, um deren Leistungen vorherzusagen. Alle diese 3 Algorithmen werden jedoch nur f???r kleine Datenbanken verwendet. F???r gro???e Datenbanken verwenden wir einen neuen Algorithmus, n???mlich SPRINT, der alle Speicherbeschr???nkungen und Genauigkeitsprobleme der anderen Algorithmen beseitigt. Er ist schneller und skalierbarer als andere, da er sowohl seriell als auch parallel implementiert werden kann, um eine gute Datenplatzierung und Lastverteilung zu erreichen. In dieser Arbeit wird der SPRINT-Entscheidungsbaumalgorithmus verwendet, um das Problem der Klassifizierung im Bildungssystem zu l???sen.
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