3.4. Tiền xử lý dữ liệu cho mơ hình.
Tiền xử lý dữ liệu là một bước rất quan trọng trong việc xây dựng mơ hình huấn luyện mạng Nơron. Hầu hết các bộ dữ liệu được sử dụng trong mạng Nơron cần được xử lý và biến đổi trước khi mạng Nơron có thể được huấn luyện trên những bộ dữ liệu này.
Ở mơ hình này mạng Nơron chỉ xử lý tín hiệu đầu vào tốt nếu như chúng ta biến đổi dữ liệu ra dạng thập phân nằm trong khoảng [0, 1] cụ thể như sau. Từ bảng phân tích và lựa chọn đặc trưng cho dữ liệu như Bảng 3.3 ở trên ta tiếp tục biến đổi thông tin của các đặc trưng như sau:
- Sinh viên trong tỉnh: sinh viên trong tỉnh 0, ngồi tỉnh 1 - Nợ học phí học kỳ 2: học phí chưa hồn thành 1, hồn thành 0. - Số lần cảnh cáo kỷ luật học kỳ 1,2: cảnh cáo 1, không cảnh cáo 0 - Bảo lưu: không bảo lưu 0, bảo lưu 1
- Số môn đạt điểm giỏi: Là tất cả số môn đạt điểm giỏi trong tổng số môn trong học kỳ.
- Số môn đạt điểm khá: Là tất cả số môn đạt điểm khá trong tổng số môn trong học kỳ.
- Số mơn đạt điểm trung bình: Là tất cả số mơn đạt điểm trung bình trong tổng số mơn trong học kỳ.
- Số môn đạt điểm yếu: Là tất cả số môn đạt điểm yếu trong tổng số môn trong học kỳ.
- Tỉ lệ yếu cả năm: bằng tổng số tỉ lệ yếu của học kỳ 1 và học kỳ 2.
Vì số mơn đạt điểm giỏi và khá chiếm tỉ lệ rất nhỏ khi ta thực hiện chia lấy giá trị trung bình nên tỉ lệ giỏi và khá được cộng lại với nhau.
- Tùy theo từng ngành nghề mà số lượng các môn học trong học kỳ cũng khác nhau, hệ cao đẳng số lượng các môn học nhiều hơn hệ trung cấp.
Ví dụ: Ngành cơng nghệ ơ tơ học kỳ 1 năm nhất là 10 môn, điện công nghiệp 7, cơng nghệ thơng tin 9, kế tốn doanh nghiệp 8… Đối với hệ ngành công nghệ ô tô hệ trung cấp là 8 mơn, cao đẳng là 10 mơn.
Vì vậy để thuận tiện cho việc xây dựng dữ liệu cho mơ hình thì đưa về dạng tỷ lệ để dữ liệu được gom về trong giới hạn từ 0 đến 1.