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  • 学生成绩预测模型_学生成绩分析预测
    千次阅读
    2020-11-21 12:42:16

    本文以学生的数据集为基础,利用python通过对学生的性别国籍以及课堂表现等数据进行分析,了解学生情况以及对学生的成绩进行预测。

    数据来源

    本文数据集来自阿里天池:学生成绩预测-数据集-阿里云天池

    cbd01681d68c85274da742996b2f857d.png

    gender:性别;NationalITy:国籍;PlaceofBirth:出生地;StageID:级别;GradeID:年级;SectionID:班级;Topic:学科;Semester:学期;Relation:家庭关系;raisedhands:课堂举手次数;VisITedResources:浏览在线课件次数;AnnouncementsView:浏览学校公告次数;Discussion:课堂讨论次数;ParentAnsweringSurvey:家长是否填写问卷;ParentschoolSatisfaction:家长对学校满意度;StudentAbsenceDays:学生缺勤次数;Class:等级(成绩),分为L(low)、M(middle)、H(high)。

    定义问题

    本次分析,研究学生成绩与什么因素有关,并进行预测。

    数据清洗

    查看空值

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    数据比较没有空值异常值,数据干净不需要清洗。

    数据探索EDA

    数据集等级(分数)分布状况

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    数据集结果没有不平衡.

    分析影响因素

    1.性别gender

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    2.国籍NationalITy

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    3.出生地PlaceofBirth

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    4.级别StageID

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    5.年级GradeID

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    6.班级SectionID

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    7.学科Topic

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    8.学期Semester

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    9.家庭负责人Relation

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    10.家长是否填写问卷ParentAnsweringSurvey

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    11.家长满意度ParentschoolSatisfaction

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    12.学生缺勤次数StudentAbsenceDays

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    可见,Class跟gender、NationalITy、PlaceofBirth、StageID、GradeID、SectionID、Topic、Semester无关;跟Relation、ParentAnsweringSurvey、ParentschoolSatisfaction、StudentAbsenceDays有关(如性别因素,因为class分布中M是最多的L跟H差不多,而这个趋势不会因为性别不同而不同,依然是M最多,其余差不多。其余因素同理)。

    13.raisedhands,VisITedResources,AnnouncementsView,Discussion

    转换数据

    eda298256c61450bdd50f0923801efd9.png

    相关矩阵

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    可见,discussion跟其他因素相关性相对比较低。

    特征选取

    选取Relation、ParentAnsweringSurvey、ParentschoolSatisfaction、StudentAbsenceDays并将其one-hot编码。而raisedhands,VisITedResources,AnnouncementsView,Discussion中选取相关性较低的raisedhands,Discussion。

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    建立模型(决策树)

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    预测结果,评价模型

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    预测结果分数达0.78125,结果差强人意,后续可用别的模型,和对特征数据进一步提取以提高预测的准确性。

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