Predicting Education Level of the Farmers‟Children of a Developing Country during COVID19 Using Machine Learning
Rattachement africain : bd. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Education is one of the necessities of an individual"s life, as it enhances the self-morality and nobility that leads one towards the challenging pathways of the competitive world.In the agricultural based country, education is scarce among the children of the farmers as they suffer from poverty.After affecting with COVID-19, study dropout rate of farmers" children is increased.We collected raw data from rural areas of different countries, and pre-processed this data before applying the machine learning algorithm to improve the performance.We used advanced machine learning models to predict whether farmer"s children will run or drop out of their education.Based on the outcomes it was viewed that, machine learning strategies substantiate to be suitable in this area.This research proposes preventive steps for dropping out of the farmers' children.It also shows that, the Random Forest being the highest reliable model for foreseeing dropout rate and education level.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Predicting Education Level of the Farmers‟Children of a Developing Country during COVID19 Using Machine Learning
- Date Crossref
- 08/12/2024
- Éditeur
- MECS Publisher
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Khulna University of Engineering and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Information Technology and Sciences Department of CSE pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Gopalganj Science and Technology University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Northern University of Business & Technology Department of CSE pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jashore University of Science and Technology Department of CSE pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Bangabandhu Sheikh Mujibur Rahman Science & Technology University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Khulna University of Engineering and Technology, Department of CSE — University of Information Technology and Sciences et Gopalganj Science and Technology University, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.