Prediction of Students’ Admission Rates for Health in Sudan
| dc.contributor.author | Dr. Shazali Siddig Mohamed | |
| dc.contributor.author | Dr. Sara Lavinia Brair | |
| dc.contributor.author | Ali Abdallah Abaker | |
| dc.date.accessioned | 2019-04-03T13:02:14Z | |
| dc.date.available | 2019-04-03T13:02:14Z | |
| dc.date.issued | 2019-03 | |
| dc.description.abstract | Abstract— The purpose of this paper to predict students' admission rates for health professions in Sudan. And discovers the distribution of students across health disciplines, in addition to find the trends for the most popular disciplines. And on the other hand, disciplines with very less admitted students, and highlights the representation of students in health disciplines comparing to all students has been reviewed. Analysis for health profession trends change has been conducted. SMOreg Algorithm was used and compared with Linear Regression for predicting health profession change using Weka mining tool. Error rates have been used to compare the two methods. Keywords: Data Mining, Health Professions, Analytics, SMOreg المستخلص: الهدف من هذه الورقة هو التنبؤ بمعدلات قبول الطلاب في المجالات الصحية في السودان، واكتشاف توزيع الطلاب في مختلف التخصصات الصحية. بالاضافة الي التعرف علي المجالات الاكثر إقبالا من قبل الطلاب و المجالات الاقل إقبالا من بين التخصصات الصحية وتمثيل و مقا رنة الطلاب في التخصصات الصحية مع بقية التخصصات المختلفة ، تم إستخدام خوترزمية SMOreg في برنامج الويكا (Weka) في تحليل التغييرات في المهن الصحية في السودان و مقارنتها مع الانحدار الخطي ، تم الاعتماد علي نسب ومعدلات الاخطاء في مقارنة المنهجيتين ، قد حققت خوارزمية SMOreg نتائج أفضل بالنسبة لمعدلات الاخطاء. الكلمات المفتاحية: تنقيب البيانات ، المهن الصحية ، التحليل ، SMOreg | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/14395 | |
| dc.title | Prediction of Students’ Admission Rates for Health in Sudan | en_US |
| dc.title.alternative | التنبؤ بمعدلات قبول الطلاب في المجالات الصحية في السودان | en_US |