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Dropout-Students-Prediction:该项目的目标是确定有辍学风险的学生
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2021-05-11
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辍学学生的预测 该项目的目标是确定有辍学风险的学生 介绍 从一组包含有关1000名学生的前两个学期的信息的文件中,必须将它们集成到一个文件中以进行后续分析,最后的文件必须分为三组: 100名学生进行测试 200名学生评估模型 700名学生训练模型。 学生没有被标记,因此需要对数据进行描述性分析,一旦标记了学生,就必须使用kmeans才能基于聚类分析来标记数据。 必须使用人工神经网络来训练模型,以预测哪些学生会辍学。 建立模型后,必须使用100名学生的测试数据集来了解其中哪些人会辍学,因此它将使用一种遗传算法来优化大学的资源,以便为学生提供机会,从而避免辍学。 方法 发展 变量选择和特征工程 性别:男性或女性(0或1) admision.letras :十进制数字,代表学生在高中入学考试中的成绩。 admision.numeros :小数,表示学生在高中入学考试中的成绩。 prom
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Dropout-Students-Prediction-master.zip (27个子文件)
Dropout-Students-Prediction-master
data
ApartadoDeLibros.R 30KB
perfilAlumnos.R 23KB
AsistenciasTotales.R 394KB
UsoBiblioteca.R 36KB
ResultadosExamenes.R 50KB
HistorialPagos.R 6KB
Becas.R 317B
ResultadoTrabajos.R 100KB
CambioCarrera.R 283B
UsoPlataforma.R 36KB
code
dropout_student_prediction.R 17KB
Dropout_Student_Prediction.ipynb 6.56MB
report_Dropout_Student_Prediction.html 6.68MB
docs
_config.yml 246B
README.md 10KB
Images
students.PNG 41KB
ann.jpeg 264KB
chromosome.PNG 9KB
genes.PNG 11KB
elbow.png 33KB
outliers.png 28KB
results.PNG 81KB
genalg_plot.png 30KB
corr.png 123KB
method.PNG 60KB
clusters.PNG 797KB
report_Dropout_Student_Prediction.html 6.68MB
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