学生の成功とコース修了予測

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学生の成功とコース修了予測

学生の成功とコース修了予測

本リポジトリは、学生のエンゲージメントと成績データを用いて「コースを修了するか否か」を予測する分類モデル群を実装・比較するプロジェクトです。CSVデータと単一の実行用スクリプト（code11.py）、および簡潔なREADMEが含まれており、複数の分類アルゴリズムを試して最良モデルを選定することを目的としています。（約300字）

https://github.com/Ashwani-kumar07/Student-Success-and-Course-Completion-Prediction

概要

このリポジトリは「Student Success and Course Completion Prediction」を目的としたプロジェクトで、学生のエンゲージメントや成績に関するデータを基に、コースを修了するか（Completed: Yes/No）を予測する分類モデルを構築・比較します。含まれているのは学習用データ（Course_Completion_Prediction.csv）、実行スクリプト（code11.py）、および概要を示すREADMEです。READMEからは複数の分類器を実装して性能比較を行っていることが分かりますが、ノートブックや環境定義ファイルは含まれておらず、コードの詳細な可視化や再現には多少の追加作業が必要です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 5
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 5
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 学生のエンゲージメントと成績データを用いたコース修了予測（ターゲット: Completed）
  • 複数の分類モデルを実装・比較して最良モデルを選定
  • 実行可能なCSVデータとPythonスクリプトが含まれるシンプル構成
  • 軽量で学習用のベースラインプロジェクトとして使いやすい

技術的なポイント

リポジトリは実データを用いた二値分類問題にフォーカスしており、実務や研究でよく用いられるワークフローに沿った実装が想定されます。典型的には以下の工程が含まれます：データ読み込みと基礎集計（欠損値や分布確認）、特徴量エンジニアリング（カテゴリ変数のエンコーディング、数値変数のスケーリングや変換）、学習用と評価用の分割（train/testまたはクロスバリデーション）、複数モデルの学習（例：ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティングなど）、評価指標の比較（Accuracy、Precision、Recall、F1、ROC-AUC、混同行列）です。READMEにある通り「複数の分類モデルを実装・比較」しているため、モデル選定の観点では単純なベースラインモデルからアンサンブルまで検討されている可能性が高いですが、詳細なハイパーパラメータ探索や交差検証の実装があるかはコードを確認する必要があります。

実務で本プロジェクトを発展させる際の重要点もいくつか挙げられます。まずクラス不均衡がある場合は再重み付けやSMOTEなどのオーバーサンプリング、閾値調整を検討すべきです。次に特徴量重要度の解析（Tree系のfeature_importances_やSHAP値）は、教育領域での説明性を高めるために有用です。モデルの汎化性能向上にはパイプライン化（scikit-learn Pipeline）とGridSearchCV/RandomizedSearchCVによるハイパーパラメータ最適化、さらに交差検証に基づく評価を組み合わせると良いでしょう。最後に再現性の確保としてrequirements.txtやenvironment.ymlの追加、処理をノートブックや関数に分割した整備、モデル保存と推論API化（pickle/ONNX/fastapiなど）を行うと実用化が早まります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Course_Completion_Prediction.csv: file
  • README.md: file
  • code11.py: file

まとめ

シンプルで学習用途に適したコース修了予測のベースライン実装。拡張性は高く実務応用が見込める。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Student-Success-and-Course-Completion-Prediction

Student Success and Course Completion Prediction project This project predicts whether a student will complete a course based on engagement and performance data. Multiple classification models were implemented and compared to identify the best-performing model.

📊 Dataset

  • Source: Course Completion Prediction Dataset
  • Records: Student engagement and performance data
  • Target Variable: Completed (Yes / No)

🛠️ Technologies Used

  • Python …