بناء نموذج تنبؤي لقبول طلاب الشهادة السودانية ( بالتطبيق علي بيانات مكتب القبول العام )

Abstract

المستخلص

الهدف الاساسي لتنقيب البيانات هو بناء نظام او نموذج قادر علي التنبؤ واستخلاص المعرفه المتمثله من الكم الهائل من البيانات كما يهدف لمعالجة اكبر واكثر تعقيدات المهام مع التركيز علي اكثر المعلومات ذات الصله في كميه هائله من البيانات باستخدام خوارزميات تعمل ضمن مفهوم التعلم الالي (machine learning) تقوم بشرح كيفية اشتقاق التنبؤ وهي الطرق التي نشأت من الذكاء الاصطناعي حديثا ، يتم في هذا البحث تنقيب بيانات التقديم الالكتروني وتصنيفها للتنبؤ بالقبول الي الكليه من ضمن الرغبات المقدمه باستخدام خوارزميتين لبناء النموذج وتقييم لهذه الخوارزميات, وكانت البيانات عبارة عن بيانات الطلاب في عام 2016 وعدد الطلاب 65.000 طالب و 58 خاصية ، حيث تم عمل نموذج تنبؤي لحل مشكلة المفاضلة بين الرغبات للقبول في الكليات في نظام مكتب القبول بتوفير وقت وجهد مساحة تخزينية في الزاكرة, واعطت الخوازميات نتائج احصائية تم ذكرها في البحث، اخذت طريقة شجرة القرار (Decision Tree) النصيب الاوفر وبرزت منها خوارزمية جي 48 (j 48) علي كافة النتائج المتحصل عليها في هذا النموذج وحققت اعلي نتائج علي قرائنها في جميع او اغلبية النتائج المتحصل عليها مقارنة مع خوارزمية naïve baseوبالنظر الي دقة هذه النتائج تم الاعتماد عليها في عملية التصنيف وبناء النموذج التنبؤي.

Abstract The basic objective of data mining is to build a system or model capable of predicting and extracting knowledge from the vast amount of data. It also aims to address the largest and most complex tasks with the focus on the most relevant information in a huge amount of data using algorithms working within the concept of machine learning, explain how to derive prediction, the methods that have emerged from artificial intelligence recently. In this research, electronic data presentation and classification are designed to predict acceptance to the whole of the applications submitted using algorithms for model building and evaluation of these algorithms, The results of the decision tree (the decision tree) took the most advantage, and the 48 (j 48) algorithm emerged for all the results obtained in this model and achieved the highest results on the evidence in all or a majority The results obtained and the accuracy of these results were based on the classification process and the construction of the forecasting model.