机器学习
学生使用机器学习性能预测
Shirin Tikoo
学生成绩预测是预见一个替补的演讲的方法依赖于他/她的过去的痕迹。这另外让学生知道他/她是否在一个情况下到达他/她正常或预期的标志。只是碰碰运气,这个模型显示他/她需要改善,学生可以准备更多的学期目标,他/她可以到达他们的正常的分数。这个项目帮助学生改善他们的展览。目前,机器学习是当今大多数发展中,创造方言之一,在这个任务中,我们去利用ML,一些分类算法和python。
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项目描述:
基本思想用于学生的表现预测模型是:
- Python编程语言:Python是一种广泛使用普遍有用的,高水平的编程语言。它允许用面向对象编程和程序上的理想模型。在这种风险,我们要利用不同的Python库Numpy,熊猫,等等。
- 机器学习:这是其中一个最强大的和新兴技术,在这里我们将使用机器学习来提高模型的精度。
- 数据库:任何数据库来存储信息收集。
- 这个项目包括一个由不同的策略
- 数据收集,收集和存储数据
- 数据预处理,它包括数据清洗、转换和过滤。
- 生成训练和测试dataset-Some算法用于测试评估的输入变量:航空航天、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
- 模型生成
- 预测与结果
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项目实施:
步骤来实现学生的性能预测模型使用机器学习:
- 首先,我们需要从网上收集的数据集或从你的学校/大学(如果你利用学校/学院信息请同意这样做,因为它是)。
- 目前我们必须预处理信息,如数据清理、转换、过滤等。
- 预处理后,第二阶段是生成训练和测试数据集,这个过程中,我们可以利用算法和以前一样,朴素贝叶斯、决策树、支持向量机。
- 现在我们有模型生成阶段,建模是一种简化的、科学的形式化方法粗糙的现实,另一方面从这个估计数字。
- 最后一步是预测和结果分析。
- 因此你的结果。
要求- - -
python编程语言
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•发表:2020-01-01•最后更新:2021-07-03
