Öğrenci Performansının Öngörülmesi için Tahmin Algoritmalarının Karşılaştırılması

dc.contributor.advisor Karakaya, Ziya
dc.contributor.advisor Yazıcı, Ali
dc.contributor.author Bah, Amadou
dc.contributor.other Computer Engineering
dc.date.accessioned 2024-07-07T12:45:35Z
dc.date.available 2024-07-07T12:45:35Z
dc.date.issued 2018
dc.department Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
dc.description.abstract Bu tez, Atılım Üniversitesi Bilgi Sistemlerinde barındırılan öğrenci bilgilerinin oluşturduğu veri kümelerini kullanarak altı farklı makine öğrenmesi algoritmalarının öğrenci performansı tahminine uygulanmasını incelemektedir. Bu öğrenme algoritmaları şu dört ölçü kullanılarak karşılaştırılmıştır: Doğruluk, Kesinlik, Geri Çağırma ve F-ölçüsü. Çalışmada aynı anda çok sayıda ders başarısı tahmininin, kullanılan sınıflandırıcıların performansıyla doğrudan veya ters orantılı olup olmadığına da bakılmıştır. Ayrıca; veri ön işlemenin yanı sıra, Korelasyon temelli Özellik Seçimi (CFS)'nin öğrenme algoritmaları üzerindeki etkilerinin ölçümü gerçekleştirilmiştir. Kullanılan algoritmalar şunlardır: Naif Bayes, Lojistik Regresyon, Çok Katmanlı Perceptron, SMO (Destek Vektör Makineleri), IBk (K-En Yakın Komşu) ve J48 (C4.5 Karar Ağacı). Naïve Bayes ve IBk, karşılaştırılan algoritmalar arasında en iyi sonuçlar vermiştir. Sonuçlar, birlikte tahmin edilen derslerin sayısı arttıkça tahmin performansının azaldığını da göstermektedir. Veri ön işleme ve CFS'nin, genellikle makine öğrenimi algoritmalarının performansını artırdığı görülmüştür.
dc.description.abstract This thesis investigates the application of six machine learning algorithms to student performance prediction, using datasets made up of only students information available at the Atilim University administrative systems. In addition, these learning algorithms were compared using four measures: Accuracy, Precision, Recall and F-measure. The study also investigates whether the number of courses predicted together is directly or inversely proportional to the performance of the classifiers used. A measure of the effects of data preprocessing as well as Correlation based Feature Selection (CFS) on the learning algorithms was also conducted, respectively. The algorithms used are: Naive Bayes, Logistic Regression, Multilayer Perceptron, SMO (based on Support Vector Machines), IBk (K-Nearest Neighbor) and J48 (C4.5 Decision Tree). Naïve Bayes and IBk proved to be the best among the compared algorithms. The results also show that as the number of courses being predicted together increases, the prediction performance decreases. Data preprocessing and CFS are also found to generally improve the performance of the machine learning algorithms. en
dc.identifier.endpage 95
dc.identifier.startpage 0
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14411/4898
dc.identifier.yoktezid 522756
dc.identifier.yoktezid 522756
dc.institutionauthor Karakaya, Ziya
dc.language.iso en
dc.subject Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subject Computer Engineering and Computer Science and Control en_US
dc.title Öğrenci Performansının Öngörülmesi için Tahmin Algoritmalarının Karşılaştırılması
dc.title Comparison of Prediction Algorithms for Student Performance Prediction en_US
dc.type Master Thesis
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication bfd1f6fe-b2b5-455f-b781-9916b46d604f
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery bfd1f6fe-b2b5-455f-b781-9916b46d604f
relation.isOrgUnitOfPublication e0809e2c-77a7-4f04-9cb0-4bccec9395fa
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery e0809e2c-77a7-4f04-9cb0-4bccec9395fa

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
522756.pdf
Size:
1.62 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections