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比较研究的决策树和粗糙集的预测在学龄儿童学习障碍

文摘

本文强调了两种分类方法的研究,粗糙集理论(RST)和决策树(DT)的预测在学龄儿童学习障碍(LD),重点是数据挖掘的应用。学习障碍的预测是一个非常复杂的任务。通过使用这两种分类方法我们可以很容易和准确预测LD在任何孩子。同时,我们可以确定最好的分类方法。在这项研究中,使用执行规则挖掘算法在粗糙集和J48 LEM1建设决策树。从这项研究中,得出的结论是,决策树的性能相比,几个重要的方面可能是极其贫乏的粗糙集理论。这是发现,选择属性,RST特别是在数据不一致的情况下非常有用。

博士朱莉·m·大卫·Kannan博士

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