Student-Academic-Performance-Level-Classification:使用不同的机器学习方法可视化学生的学术数据和对学生水平进行分类-源码

学生学业成绩等级分类 使用不同的机器学习方法可视化学生的学术数据和对学生水平进行分类 灵感 开发资料库的目的是可视化学生的学术活动和影响学生整体学习成绩的其他因素，并根据学生的学习成绩和其他相关信息对学生的水平进行分类。 用于分析的数据集是从集中收集的。 数据集文件包含480名学生的数据，包括17个属性。出于分析目的，从数据文件中选取了10个属性（包括``班级''属性）。为了将不同的机器学习方法应用于分类，将总数据集划分为400个训练集＆80测试仪。 全可视化和分析的描述可以在这里找到 数据集信息 数据集特征：多变量 实例数：480 领域：电子学习，教育，预测模型，教育数据挖掘 属性特征：整数/类别 属性数：10 相关任务：分类 缺少价值？ 不 档案格式：xAPI-Edu-Data.csv 属性 性别-学生的性别（名义：“男”或“女”） 教育阶段-受教育水平的学生所属（名义：“低