I. Các kiến thức cơ sở
Chương này giới thiệu tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu. Khám phá tri thức là quá trình tìm ra những tri thức, những mẫu tìm ẩn trong dữ liệu. Khai phá dữ liệu (KPDL) là bước quan trọng trong quá trình này, sử dụng các thuật toán để chiết xuất các mẫu hoặc mô hình có ích từ dữ liệu. Mục đích của khám phá tri thức và KPDL là tìm ra các mẫu hoặc mô hình đang tồn tại trong các cơ sở dữ liệu nhưng vẫn còn bị che khuất. Đầu ra của một chương trình là khám phá những mẫu có ích được gọi là tri thức. Tri thức được khám phá có các đặc điểm chính như độ chính xác, tính hấp dẫn và tính hiệu quả. KPDL được sử dụng để tạo ra giả thuyết và phát hiện các quy luật trong dữ liệu, phục vụ cho các quyết định trong kinh doanh và nghiên cứu.
1.1 Khám phá tri thức và khai phá dữ liệu
Quá trình khám phá tri thức từ CSDL bao gồm nhiều bước như gom dữ liệu, trích lọc dữ liệu, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu. Giai đoạn làm sạch rất quan trọng vì dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến kết quả sai lệch. Sau khi dữ liệu được làm sạch, quá trình chuyển đổi dữ liệu diễn ra, giúp dữ liệu phù hợp cho việc khai phá. KPDL là giai đoạn chủ yếu trong quá trình này, nơi nhiều thuật toán được sử dụng để trích xuất thông tin có ích. Cuối cùng, việc đánh giá kết quả mẫu là cần thiết để xác định tính hữu ích của các mẫu dữ liệu đã chiết xuất.
II. Phương pháp dự báo sử dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu Naive Bayes
Chương này trình bày về phân loại dữ liệu và phân loại dữ liệu với mạng Bayesian. Phân lớp là quá trình đặt các mẫu vào các lớp đã xác định trước. Mô hình phân lớp được xây dựng dựa trên việc phân tích các mẫu dữ liệu sẵn có. Naive Bayes là một trong những phương pháp phổ biến trong phân lớp. Phương pháp này có ưu điểm là dễ cài đặt, học nhanh và kết quả dễ hiểu. Các bước giải bài toán dự báo sử dụng kỹ thuật phân lớp Naive Bayes bao gồm việc xây dựng mô hình, sử dụng mô hình để phân lớp dữ liệu và đánh giá kết quả. Việc áp dụng Naive Bayes trong dự báo giá cả và tỉ lệ tăng dân số cho thấy tính hiệu quả của phương pháp này.
2.1 Tổng quan về phân loại dữ liệu
Phân loại dữ liệu là một kỹ thuật quan trọng trong khai phá dữ liệu. Nó giúp xác định các mẫu dữ liệu và phân loại chúng vào các nhóm khác nhau. Naive Bayes là một trong những phương pháp phân loại phổ biến, sử dụng xác suất để đưa ra dự đoán. Phương pháp này dựa trên giả định rằng các thuộc tính là độc lập với nhau. Việc áp dụng Naive Bayes trong các bài toán thực tế như dự đoán kết quả học tập của học sinh cho thấy tính khả thi và hiệu quả của phương pháp này trong việc xử lý dữ liệu lớn.
III. Thử nghiệm và đánh giá
Chương này mô tả quá trình thử nghiệm và đánh giá mô hình phân lớp dữ liệu Naive Bayes. Dữ liệu được sử dụng là bảng điểm học sinh tại trường THPT Trần Cao Vân. Quá trình làm sạch và tiền xử lý dữ liệu được thực hiện để đảm bảo tính chính xác của kết quả. Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, mô hình Naive Bayes được cài đặt và thử nghiệm. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ tin cậy cao và khả năng ứng dụng trong thực tế. Việc đánh giá kết quả là bước quan trọng để xác định tính hiệu quả của mô hình và đưa ra các đề xuất cải tiến trong tương lai.
3.1 Mô tả bài toán
Bài toán được mô tả rõ ràng với các mục tiêu cụ thể. Dữ liệu được thu thập từ bảng điểm học sinh, bao gồm các thông tin cần thiết để phân tích. Quá trình làm sạch dữ liệu giúp loại bỏ các giá trị không hợp lệ và chuẩn hóa dữ liệu. Sau khi dữ liệu được làm sạch, mô hình Naive Bayes được áp dụng để phân lớp và dự đoán kết quả học tập. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình có khả năng dự đoán chính xác, từ đó khẳng định giá trị thực tiễn của nghiên cứu.
