I. Tổng quan về phân lớp dựa trên luật kết hợp
Chương này giới thiệu về luật kết hợp và các khái niệm cơ bản liên quan đến phân lớp. Phân lớp dựa trên luật kết hợp là một phương pháp quan trọng trong khai phá dữ liệu, cho phép phát hiện các mối quan hệ giữa các thuộc tính trong cơ sở dữ liệu. Việc áp dụng thuật toán phân lớp giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình nghỉ học của học sinh trung học tại TP.HCM. Các giải thuật như Apriori, FP-Growth được trình bày chi tiết, nhấn mạnh vào quy trình tìm kiếm các tập mục phổ biến và tạo ra các luật mạnh. Đặc biệt, chương này cũng đề cập đến những thách thức trong việc áp dụng phân lớp trên cơ sở dữ liệu lớn, từ đó mở ra hướng nghiên cứu cho các giải pháp cải tiến trong tương lai.
1.1. Khái niệm về luật kết hợp
Luật kết hợp là một công cụ mạnh mẽ trong khai phá dữ liệu, cho phép phát hiện các mối quan hệ giữa các thuộc tính trong tập dữ liệu. Luật kết hợp được định nghĩa qua hai yếu tố chính: độ tin cậy và độ phổ biến. Độ tin cậy cho biết khả năng xảy ra của một sự kiện dựa trên sự xuất hiện của sự kiện khác. Độ phổ biến xác định tần suất xuất hiện của các tập mục trong cơ sở dữ liệu. Việc áp dụng luật kết hợp trong giáo dục giúp các nhà quản lý hiểu rõ hơn về nguyên nhân dẫn đến tình trạng nghỉ học của học sinh. Điều này không chỉ giúp cải thiện chất lượng giáo dục mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định chính sách phù hợp.
II. Tìm hiểu một số thuật toán phân lớp dựa trên luật kết hợp
Chương này tập trung vào việc phân tích các thuật toán phân lớp dựa trên luật kết hợp như FOIL, PRM, CPAR và CPAR-GR. Mỗi thuật toán có những ưu điểm và nhược điểm riêng, ảnh hưởng đến độ chính xác và hiệu suất trong việc dự đoán tình hình nghỉ học của học sinh trung học. Việc so sánh giữa các thuật toán cho thấy rằng CPAR-GR, với khả năng cải tiến độ chính xác, là một lựa chọn tối ưu cho bài toán này. Các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc áp dụng CPAR-GR không chỉ giúp phát hiện các yếu tố ảnh hưởng đến nghỉ học mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho việc quản lý giáo dục tại TP.HCM.
2.1. So sánh các thuật toán
Việc so sánh các thuật toán phân lớp cho thấy sự khác biệt rõ rệt về hiệu suất và độ chính xác. FOIL và PRM mặc dù có những ứng dụng nhất định nhưng thường gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu lớn. Ngược lại, CPAR và CPAR-GR cho thấy khả năng xử lý tốt hơn, đặc biệt là trong việc dự đoán các trường hợp nghỉ học. Kết quả thực nghiệm cho thấy CPAR-GR có độ chính xác cao hơn so với các thuật toán khác, điều này chứng tỏ rằng việc cải tiến thuật toán là cần thiết để đáp ứng yêu cầu thực tiễn trong giáo dục.
III. Ứng dụng giải thuật CPAR GR vào phân tích dữ liệu học sinh nghỉ bỏ học
Chương cuối cùng của luận văn trình bày về việc ứng dụng giải thuật CPAR-GR vào việc phân tích dữ liệu học sinh nghỉ học. Qua việc thu thập và xử lý dữ liệu từ các trường trung học tại TP.HCM, nghiên cứu đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tình hình nghỉ học. Việc áp dụng CPAR-GR không chỉ giúp phát hiện các nguyên nhân mà còn dự đoán số lượng học sinh có nguy cơ bỏ học trong tương lai. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng các chính sách giáo dục phù hợp nhằm giảm thiểu tình trạng nghỉ học và nâng cao chất lượng giáo dục.
3.1. Kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng giải thuật CPAR-GR đã hoạt động hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu học sinh nghỉ học. Các luật kết hợp được phát hiện đã chỉ ra những yếu tố chính dẫn đến tình trạng này, từ đó cung cấp thông tin quý giá cho các nhà quản lý giáo dục. Việc dự đoán số lượng học sinh có nguy cơ bỏ học không chỉ giúp các trường học có kế hoạch can thiệp kịp thời mà còn góp phần vào việc xây dựng một môi trường học tập tích cực hơn cho học sinh.
