MASHINALI O‘QITISH ALGORITIMLARI YORDAMIDA TALABALAR BILIM DARAJASINI SINFLARGA AJRATISH VA BASHORATLASH METODIKASI

Sаloxidinovа, D.S., Аbdullаyev, А.Q.

Қўқон ДПИ. Илмий хабарлар · 2026-yil

Annotatsiya

Ushbu maqolada talabalar bilim darajasini sinflarga ajratish va bashoratlashda mashinali o‘qitish algoritmlari metodikasi keltirilgan. XGBoost,RandomForest va MLP modellari taqqoslangan. Ekspremintal natijalarga ko‘ra, XGBoost 90,3% aniqlik bilan eng samarali algoritm ekanligi aniqlangan. Taklif qilingan metodika ma’lumotlarni tozalash, o‘qitish va baholash bosqichlarini o‘z ichiga oladi. Tadqiqot natijalari ta’limga erta ogohlantrish tizimlari yaratishda keng miqiyosda qo‘llanilishi mumkin.

Maqola ma’lumotlari
MualliflarSаloxidinovа, D.S., Аbdullаyev, А.Q.
JurnalҚўқон ДПИ. Илмий хабарлар
Nashr sanasi2026-06-15
Jild8
Son4
Betlar108-112
TilIngliz
DOI10.70728/c.series.v08.i04.016

Kalit so‘zlar

Mashinali o‘qitish, sun’iy intellekt, algoritm, RandomForest, MLP, XGBoost, Data mining.

Ilmiy soha

Қўқон ДПИ. Илмий хабарлар jurnalidan boshqa maqolalar

Қўқон ДПИ. Илмий хабарлар — barcha maqolalar