Ấn phẩm:
Machine learning applications in graduation prediction at the academy of finance, VietNam
Tóm tắt
This study investigates the application of supervised machine learning methods for predicting student learning outcomes based on academic performance in previous semesters. The experimental data comprises of 2344 graduated from the CQ56 and CQ57 (2022 and 2023) cohorts across all majors at the Academy of Finance. The result indicates that J48 decision tree algorithm achieved the highest prediction accuracy for graduation classification, both with the original data and the preprocessed data that addresses missing values. This preliminary study demonstrates the potential for an effective application of machine learning to student data mining at the Academy of Finance.
Mô tả
Tác giả
Cu Thu Thuy PhD
Nguyen Duc Thanh
Nguyen Duc Thanh
Tác giả khác
Người hướng dẫn
item.page.field1
Nhà xuất bản
Học viện Tài chính
Năm xuất bản
2025
ISSN tạp chí
Nhan đề tập
Từ khóa chủ đề
Machine learning , Predicting student learning outcomes , Educational data mining
Địa chỉ truy cập
Vui lòng sử dụng ứng dụng DRM AOF để đọc tài liệu số