用机器学习来预测学生成绩表现-python实现

这是一个简单的机器学习项目，使用分类器预测影响学生成绩的因素，使用 CSV 文件中的数据 在这个项目中，使用了一个数据集，其中包含来自不同国籍、不同年级的学生以及举手人数、出勤人数、学习时数等 SOE 决定因素，这是一个 CSV 文件。 并且已经使用了一些不同的分类器和 ML 模型来最准确地预测哪些因素会影响学生的分数。创建了一些视觉辅助工具，如图表和混淆矩阵，以显示结果。 项目的技术架构基于Python编程语言和多种机器学习算法实现。主要使用的库包括Pandas、NumPy、Scikit-Learn等。 该项目的数据集包括学生的个人信息，家庭背景和学校信息等，数据预处理包括数据清洗、特征选择和特征缩放等步骤。在预处理后，可以使用多种机器学习算法构建模型，如决策树、支持向量机、随机森林等。对于每种模型，可以使用交叉验证和网格搜索等技术进行模型调优。 除了模型构建和评估，该项目还包括数据可视化和探索性数据分析等方面的内容，以便更好地理解数据和模型。