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Applied Computer Systems
Band 26 (2021): Heft 2 (December 2021)
Uneingeschränkter Zugang
Academic Performance Modelling with Machine Learning Based on Cognitive and Non-Cognitive Features
Bridgitte Owusu-Boadu
Bridgitte Owusu-Boadu
,
Isaac Kofi Nti
Isaac Kofi Nti
,
Owusu Nyarko-Boateng
Owusu Nyarko-Boateng
,
Justice Aning
Justice Aning
und
Victoria Boafo
Victoria Boafo
| 30. Dez. 2021
Applied Computer Systems
Band 26 (2021): Heft 2 (December 2021)
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Online veröffentlicht:
30. Dez. 2021
Seitenbereich:
122 - 131
DOI:
https://doi.org/10.2478/acss-2021-0015
Schlüsselwörter
Academic performance
,
AdaBoost
,
artificial neural network
,
decision tree
,
educational data mining
,
k-nearest neighbour
,
logistic regression
,
machine learning
,
naïve Bayes
,
random forest
,
support vector machine
© 2021 Bridgitte Owusu-Boadu et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Bridgitte Owusu-Boadu
Brivink Consult & Technology
Sunyani, Ghana
Isaac Kofi Nti
Department of Computer Science and Informatics, University of Energy and Natural Resources
Sunyani, Ghana
Owusu Nyarko-Boateng
Department of Computer Science and Informatics, University of Energy and Natural Resources
Sunyani, Ghana
Justice Aning
Department of Computer Science, Sunyani Technical University
Sunyani, Ghana
Victoria Boafo
Department of Computer Science & ICT, Mampong Technical College of Education
Mampong, Ghana