การจำแนกหัวข้อการอบรมด้วยเทคนิคเนอีฟเบย์

A training topic classification by Naive Bayes Technique.

Name: ปราณี จิตรเย็น

keyword: การอบรม

; เทคนิคเนอีฟเบย์

Abstract: งานวิจัยนี้นำเสนอการจำแนกหัวข้อการอบรม ซึ่งเป็นการจำแนกหัวข้อการอบรมด้วยเทคนิค เนอีฟเบย์ (Naïve Bayes) โดยใช้เครื่องมือ Weka มาประยุกต์ใช้ ร่วมกับเทคนิคเนอีฟเบย์ ในการสร้างโมเดลเพื่อเป็นส่วนช่วยในการจำแนกหัวข้อการอบรม โดยมีการทดสอบความถูกต้องของโมเดลในการทำนาย ซึ่งเป็นข้อมูลการอบรม ตั้งแต่ปีงบประมาณ 2558 (1 ตุลาคม 2557-30 กันยายน 2558) จนถึง ปีงบประมาณ 2559 (1 ตุลาคม 2558-30 กันยายน 2559) จำนวน 273 ระเบียน กรณีศึกษา : คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏจันทรเกษม มีการแบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ส่วน คือ ส่วนที่ 1 ข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้ (Training) จำนวนร้อยละ 70 และส่วนที่ 2 ข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบ (Test) จำนวนร้อยละ 30 มีค่าความถูกต้อง (Accuracy) ร้อยละ 80.95 และมีค่าของรากที่สองของค่าเฉลี่ยคลาดเคลื่อนกำลังสอง (Root Mean Squared Error) 0.2484 ผลจากการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญทั้ง 5 ท่าน เห็นด้วยกับคำทำนายของโมเดล และมีความคิดเห็นตรงกันกับโมเดล สรุปได้ว่า โมเดลที่ได้ทำการพัฒนาด้วยเทคนิคเนอีฟเบย์นี้ สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้ โดยมีร้อยละของการยอมรับผลลัพธ์อยู่ที่ 84%

Abstract: This research presents a training topic classification by Naïve Bayes Technique. Herein, the free simulation tool, WEKA is employed to simulate the classification processes. Firstly, the training topics data is separated to training data and test data. The training data is used to build the classification model, and later the created model is evaluated by the test data. In this work, the training topics data is collected from the faculty of Scinence, Chandrakasem Rajabhat University, from 1 October 2014 to 30 September 2016. It contains 273 cases. To evaluate the created model, the training data with 70% and 30% of test data is applied to demonstrate its performance. The results showed that its classification accuracy was 80.95% with 0.2484 of RMSE. To compare results of classification, five experts grouped the training topics compared to the created model. The results presented the classification acceptance was 84%.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: สุนันฑา สดสี

Role: ที่ปรึกษาสารนิพนธ์

Email : sunantha.s@it.kmutnb.ac.th

Created: 2559

Modified: 2561-08-27

Issued: 2561-08-27

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: เทคโนโลยีสารสนเทศ

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B16159743.pdf	2 MB	15	2023-01-18 23:33:34

ใช้เวลา

0.028143 วินาที