学生成績予測 (Student-Performance-Prediction)

AI/ML
学生成績予測 (Student-Performance-Prediction)

学生成績予測 (Student-Performance-Prediction)

このリポジトリは、CSV形式の学習データを使って学生の成績に影響を与える要因を分析・予測するシンプルな機械学習プロジェクトです。出席数・手を挙げた回数・学習時間などの各種特徴量を基に分類器を用いて成績傾向を予測し、教育分野における要因の可視化や特徴量の重要度把握を目指します。入門的なデータ前処理・可視化・学習・評価の流れを学ぶのに適した構成です。

https://github.com/ankitsharma-tech/Student-Performance-Prediction

概要

本リポジトリは「学生の成績に影響する要因を予測する」ことを目的としたシンプルな機械学習プロジェクトです。AI-Data.csv に保存された学生データ（国籍や学年、手を挙げた回数、出席回数、学習時間など）を読み込み、特徴量の解析・前処理を経て分類器で成績（または成績に関連するラベル）を予測します。教育データの理解・特徴量の重要度の把握・モデル評価の基本的手順を学べる入門向けの実装になっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 15
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 15
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • シンプルで理解しやすい機械学習パイプライン（CSV読み込み → 前処理 → 学習 → 評価）
  • 学生の行動データ（出席・手を挙げた回数・学習時間など）を用いた因子分析
  • 入門者向けの単一スクリプト（Project.py）で実行できる手軽さ
  • 教育分野データ解析の出発点として拡張が容易

技術的なポイント

README とファイル構成から、本リポジトリは典型的な教師あり学習ワークフローを想定しています。まず AI-Data.csv を読み込み、カテゴリ変数（国籍や学年など）はラベルエンコーディングやワンホットエンコーディングで数値化し、欠損値や外れ値の処理を行います。数値特徴（出席数、手を挙げた回数、学習時間など）はスケーリングや正規化を施すことでモデルの安定化を図ります。モデル選定は「分類器」を用いる旨が示されており、代表的にはロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンといった手法が想定されます。評価指標は精度（accuracy）や混同行列、F1スコアなどが用いられ、必要に応じてクロスバリデーションで過学習を検出します。特徴量重要度の算出や可視化（棒グラフや相関行列）は、どの要因が成績に強く関連するかを示すために有用です。スクリプト構成は小規模で実行しやすく、データの前処理→学習→評価→結果可視化の流れを学習用途やプロトタイプ開発に適しています。拡張例としては、より多様な特徴量の追加、ハイパーパラメータ探索、モデルの保存・デプロイ、説明可能性手法（SHAPやLIME）の導入などが考えられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • AI-Data.csv: file
  • LICENSE: file
  • Project.py: file
  • README.md: file

Project.py はおそらくデータ読み込みからモデル学習・評価までを一つの流れで実行するメインスクリプトです。小規模なリポジトリのため、拡張やリファクタリングでモジュール分割・関数化・ユニットテスト追加を行うと保守性が向上します。

使い方（推奨）

  1. リポジトリをクローンして Python 環境を用意（venv, conda等）。
  2. 必要なライブラリ（pandas, scikit-learn, matplotlib / seaborn 等）をインストール。
  3. Project.py を実行してデータの前処理・学習・評価結果を確認。
  4. 結果をもとに特徴量エンジニアリングやモデル選択を試行。

まとめ

教育データ分析の入門として手を動かしながら学べる良い出発点です。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

🎓 Student Performance Prediction

This project demonstrates a simple machine learning approach to predict factors that influence student grades using a dataset stored in a CSV file.

📊 Project Overview

The dataset contains information about students from different nationalities and grade levels, along with key determining factors such as:

  • Number of hands raised
  • Number of attendances
  • Hours studied
  • And more

The goal of this project is to analyze these factors and predict their imp…

（補足）小規模リポジトリのため、実際の詳細は Project.py を確認のうえ、モデルや前処理の追加・改善を行うと学習効果が高まります。