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Efficient Training Data Construction Scheme for Prediction of Transferring Students
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  • Efficient Training Data Construction Scheme for Prediction of Transferring Students
  • Efficient Training Data Construction Scheme for Prediction of Transferring Students
저자명
Lee. Ji-Young,Song. Gyu-Moon,Kim. Tae-Yoon
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2003년|14권 3호|pp.481-488 (8 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Kim et al.(2003) studied a prediction model for students likely to transfer. In their study they claim that a training data construction scheme is better than other schemes, which trains neural network on the data from the year right before prediction year. One problem with their claim is that it is based on rather high prediction error rate. In this paper we establish a more sound comparison for various training data construction schemes and check validity of their claim. It turns out that the favored scheme has sufficient advantages over other schemes.