การพยากรณ์ภาวะการมีงานทำของบัณฑิตด้วยเทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยกฎร่วมกับวิธีการสุ่มเพิ่มตัวอย่างกลุ่มน้อยบนชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล - ปาลวิสุทธิ์, ภรัณยา; จุ่นกรณ์, อภินันท์; รอดจันทร์, มงคล; เพียรชอบ, ประภาพรรณ (วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยอีสเทิร์นเอเชีย ฉบับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (Online), 2024)
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบเทคนิคการพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ภาวะการมีงานทำของบัณฑิตด้วยเทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยกฎร่วมกับวิธีการสุ่มเพิ่มตัวอย่างกลุ่มน้อยบนชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล ผลจากการวิเคราะห์ข้อมูลพบว่า ข้อมูลมีความไม่สมดุลของกลุ่มข้อมูล โดยมีจำนวนกลุ่มหนึ่งมากกว่าอีกกลุ่มหนึ่งเป็นจำนวนมาก ผู้วิจัยจึงได้ทำการแก้ปัญหาโดยปรับความสมดุลของข้อมูลด้วยวิธีเทคนิคการสุ่มเพิ่มตัวอย่างกลุ่มน้อย (Synthetic Minority Over-sampling Technique--SMOTE) แล้วพัฒนาตัวแบบด้วยเทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยกฎ ได้แก่ RIPPER PART และ PRISM โดยใช้ 5-fold cross validation ในการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดข้อมูลสอนและชุดข้อมูลทดสอบ และได้ใช้ค่าความถูกต้อง (accuracy) ค่าความแม่นยำ (precision) ค่าความระลึก (recall) และค่าความเหวี่ยง (F-measure) ในการวัดประสิทธิภาพการพยากรณ์ของตัวแบบ ผลการทดลองประสิทธิภาพในการพยากรณ์ของตัวแบบ พบว่า ตัวแบบที่ได้จากอัลกอริทึม PRISM ร่วมกับการปรับสมดุลข้อมูลด้วยวิธี SMOTE มีประสิทธิภาพสูงที่สุด โดยมีค่าความถูกต้อง เท่ากับร้อยละ 85.69 ค่าความแม่นยำเท่ากับร้อยละ 85.60 ค่าความระลึกเท่ากับร้อยละ 85.70 และค่าความเหวี่ยงเท่ากับร้อยละ 85.60 ตามลำดับ