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school-dropout-predictions:预测最有可能辍学的高中生
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2021-05-31
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预测高中辍学 根据美国教育部的数据,每年有超过120万美国学生辍学。 这些辍学者更有可能从事犯罪活动、需要社会服务或成为青少年父母。 随后,如果没有高中文凭,他们就没有资格从事某些职业和随之而来的更高薪水。 为了解决这个关键问题,了解哪些因素导致高中辍学至关重要。 我们在这个项目中的目标是开发一个可扩展的排名系统,使学校系统能够针对最有可能立即辍学的个人进行干预。 浏览我们的代码 db_creation :此文件夹包含用于开发初始数据库的 SQL 代码 graphs :此文件夹包含最终的precision-recall v.population图 pipeline :此文件夹包含我们在此项目过程中创建的机器学习管道的许多版本。 最后的管道是pipeline/final_pipeline.py 。 注意:该项目是芝加哥大学公共政策机器学习课程的一部分,与公共政策数据科学中心合作开发。
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school-dropout-predictions-master.zip (35个子文件)
school-dropout-predictions-master
.gitignore 721B
pipeline
__3_Missing_Data_Processing.py 2KB
__6_Evaluate.py 6KB
cook-pipeline-2.py 12KB
cook-pipeline-3.py 13KB
__4_Generate_Features.py 6KB
__5_Classifier.py 10KB
precision_recall_population graph.py 1KB
__5_MCPS_Classifier.py 10KB
output
evaluation
Evaluation_Readme.md 290B
histograms
Histogram_Readme.md 277B
Output_Readme.md 306B
__6_MCPS__Evaluate.py 6KB
mcps_pipeline.py 12KB
cook-pipeline.py 10KB
__1_and_2_Read_and_Describe_Data.py 6KB
final_pipeline.py 15KB
data
Data_Readme.md 324B
pipeline.py 14KB
README.md 1KB
LICENSE 1KB
graphs
Nearest Neighbors_precision_recall_n.png 26KB
AdaBoost_precision_recall_n.png 41KB
Cohort 2: random forest_precision_recall_n.png 37KB
Stochastic Gradient Descent_precision_recall_n.png 48KB
Random Forest_precision_recall_n.png 50KB
Cohort 2: logistic regression_precision_recall_n.png 39KB
Bagging_precision_recall_n.png 47KB
Decision Tree_precision_recall_n.png 25KB
Logistic Regression_precision_recall_n.png 52KB
db_creation
school_data_small.csv 3KB
upload_data.sql 6KB
add_dropout_column.sql 2KB
create_new_tables.sql 9KB
add_school_data.sql 543B
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