Attualmente, la quantit� di dati memorizzati nei database didattici sta aumentando rapidamente. Questi database contengono informazioni nascoste per migliorare le prestazioni degli studenti. L'albero decisionale � l'algoritmo di classificazione pi� utile nel data mining educativo per la sua facilit� di esecuzione e di comprensione rispetto ad altri algoritmi. Con l'aiuto dell'algoritmo dell'albero decisionale possiamo ottenere risultati pi� accurati e validi che possono essere utili agli istruttori per migliorare ...
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Attualmente, la quantit� di dati memorizzati nei database didattici sta aumentando rapidamente. Questi database contengono informazioni nascoste per migliorare le prestazioni degli studenti. L'albero decisionale � l'algoritmo di classificazione pi� utile nel data mining educativo per la sua facilit� di esecuzione e di comprensione rispetto ad altri algoritmi. Con l'aiuto dell'algoritmo dell'albero decisionale possiamo ottenere risultati pi� accurati e validi che possono essere utili agli istruttori per migliorare i risultati di apprendimento degli studenti. Gli algoritmi ad albero decisionale ID3, C4.5 e CART sono stati applicati ai dati degli studenti per prevedere le loro prestazioni. Ma tutti e tre questi algoritmi sono utilizzati solo per piccoli database. Per i database di grandi dimensioni, stiamo utilizzando un nuovo algoritmo, SPRINT, che elimina tutte le limitazioni di memoria e i problemi di accuratezza degli altri algoritmi. � pi� veloce e scalabile degli altri perch� pu� essere implementato sia in modo seriale che parallelo per un buon posizionamento dei dati e per il bilanciamento del carico. In questo lavoro, l'algoritmo ad albero decisionale SPRINT viene utilizzato per risolvere il problema della classificazione nel sistema educativo.
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