基于联邦学习的高校学生成绩预测Python源码及数据集（含Streamlit可视化平台）.zip

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本资源包含一个基于联邦学习的高校学生学习成绩预测项目代码和数据集，并集成有Streamlit界面用于模型结果展示与分析。【资源介绍】基于联邦学习进行高校学生成绩预测的Python源码+数据集（Streamlit搭建可视化平台）.zip 该项目是个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了95分的好成绩，代码经过调试测试确保可以运行！欢迎下载使用，适用于初学者、进阶者。该资源主要面向计算机科学、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者，也可用于期末课程设计、课程大作业及毕业设计等项目。此项目具有较高的学习与借鉴价值，基础能力强的用户可以在其基础上进行修改调整以实现不同的功能。欢迎下载交流，互相学习，共同进步！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于联邦学习的高校学生成绩预测Python源码及数据集（含Streamlit可视化平台）.zip

优质

本资源包含一个基于联邦学习的高校学生学习成绩预测项目代码和数据集，并集成有Streamlit界面用于模型结果展示与分析。【资源介绍】基于联邦学习进行高校学生成绩预测的Python源码+数据集（Streamlit搭建可视化平台）.zip 该项目是个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了95分的好成绩，代码经过调试测试确保可以运行！欢迎下载使用，适用于初学者、进阶者。该资源主要面向计算机科学、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者，也可用于期末课程设计、课程大作业及毕业设计等项目。此项目具有较高的学习与借鉴价值，基础能力强的用户可以在其基础上进行修改调整以实现不同的功能。欢迎下载交流，互相学习，共同进步！

关于使用Python和Streamlit的联邦学习在高校学生成绩预测中的应用研究-python源码、项目文档、模型及数据集.zip

优质

本项目运用Python与Streamlit开发联邦学习系统，专注于高校学生成绩预测。内含源代码、详尽文档、训练模型和数据集，便于学术交流与实践操作。基于联邦学习进行高校学生成绩预测研究该项目包含Python源码、项目文档、模型文件及数据集，并使用Streamlit搭建了一个简易的可视化平台。 ### 安装依赖 ```shell pip install -r requirements.txt ``` ### 使用方法启动应用： ```shell streamlit run main_fedrep.py ``` ### 贡献指南欢迎提交PR。

学生学习成绩预测数据集

优质

该数据集包含学生的学业表现及相关信息，旨在通过分析历史成绩、学习习惯等因素来预测未来学术成就，助力教育机构和个人优化学习策略。学生成绩预测基于文件StudentPerformance.csv进行数据分析和模型构建。通过分析学生的学习行为、背景信息等因素来预测学生的成绩表现，以期为教育者提供有价值的参考依据，帮助改进教学方法并提升学习效果。此项目涉及数据预处理、特征工程以及机器学习算法的应用等步骤。

学生学习成绩预测数据集-数据集

优质

此数据集包含学生的学业相关信息，包括以往成绩、出勤率等，用于构建模型以预测学生成绩趋势，旨在帮助教育者提前干预，提升教学效果。标题“学生成绩预测数据集”表明这是一个用于预测学生学习成绩的数据集，可能包含一系列与学生表现相关的变量。这种类型的数据集在教育领域、机器学习建模和数据分析中非常常见，旨在研究影响学业成绩的因素或开发预测模型。核心文件通常是一个CSV格式的表格文件，“students_data.csv”，其中每一行代表一个观测实例（即一位学生的记录），而列则对应不同的特征或变量。在这个数据集中可能包含以下几类关键信息： 1. **学生基本信息**：如学号，姓名，年龄，性别等。 2. **学术背景**：包括年级、班级、学科以及过去的成绩记录等。 3. **家庭和社会背景**：例如父母的教育水平和职业，家庭经济状况等。 4. **学习行为和态度**：比如出勤率、参与课外活动的情况及自我报告的学习兴趣等。 5. **教师和教学环境**：包括班级大小、学校声誉以及教学方法等因素。 6. **目标变量**：在本例中可能是学生的最终成绩，也有可能是通过/未通过的二元结果。分析这样的数据集通常会经历以下几个步骤： 1. **数据预处理**: 包括读取CSV文件、检查和清理缺失值及异常值。 2. **探索性数据分析（EDA）**：理解各个变量之间的关系以及可能存在的模式或关联。 3. **特征工程**：创建新的有意义的特征，如计算平均分或将分类变量转换为数值形式等。 4. **建立模型**: 选择并训练合适的预测模型来预测学生成绩。 5. **评估和优化模型性能**：通过交叉验证及其它方法提高模型准确度，并进行必要的调整。最终的目标是利用这些分析结果，帮助教育政策制定者、教师以及家长更好地理解影响学业成绩的关键因素，从而采取更有效的措施支持学生的学术发展。

学生成绩预测 - 数据集

优质

本数据集包含了用于学生学习成绩预测的相关信息，包括学习时间、参与课外活动情况等变量，旨在通过数据分析提升教学效果和个性化教育方案。该数据涵盖了两所葡萄牙学校的中学学生的学习成绩。数据属性包括学生成绩、人口统计特征和社会及学校相关因素，并通过使用学校报告和调查表进行收集。提供了两个关于不同学科表现的数据集：数学（mat）和葡萄牙语（por）。

学生学业成绩预测的数据集

优质

该数据集旨在通过收集学生的各种学习行为和背景信息，建立模型来预测其学术表现，为教育者提供个性化教学方案参考。学生成绩数据集包含了学生的学业表现情况，可用于分析学生的学习成果、成绩分布以及教学效果评估等方面的研究。此数据集有助于教育工作者更好地理解学生的学习需求，并据此调整教学策略以提高教学质量。

高校学生学业成绩分析与可视化系统

优质

高校学生学业成绩分析与可视化系统是一款专为教育机构设计的应用程序，通过收集和整理学生的考试数据，提供全面的成绩报告，并运用图表、图形等手段进行直观展示。该工具旨在帮助教师了解学生成绩分布及学习状况，从而有效指导教学活动并支持个性化辅导需求。当前市场上的成绩管理系统虽然功能齐全，但支持详细成绩分析的系统并不多。通过对国内外的发展现状进行研究，并查阅相关学术资料，我们整理出了系统的各项功能设计。其中包括智能模块的设计，该模块可以分析学生班级的成绩趋势并展示学生成绩的正态分布情况；还设有成绩对比模块，帮助了解不同班级之间同一课程的成绩差异以及直观地查看个体学生的成绩变化趋势；此外，系统还包括了课程管理和相关课表管理与查询等功能，以协助学生预习和教师备课，并促进师生更好地安排时间、掌握课程计划。本系统采用BS架构MVC模式进行开发。特别值得一提的是，通过使用EasyExcel实现了用户信息、课程信息、课表及成绩的批量导入导出功能；同时利用百度开源工具Echarts来实现数据图表展示的功能。

基于Python的机器学习学生成绩预测模型

优质

本研究利用Python开发机器学习模型，旨在通过学生的学习行为和历史成绩数据，预测其未来的学术表现，为教育者提供个性化教学建议。这是一个简单的机器学习项目，旨在预测影响学生成绩的因素，并使用CSV文件中的数据进行分析。在该项目中，我们利用了一个包含来自不同国籍、年级的学生以及举手次数、出勤率、学习时间等SOE决定因素的数据集。这些信息被用来探索哪些因素会对学生的成绩产生重要影响。为了更好地展示预测结果，项目还创建了一些视觉辅助工具，例如图表和混淆矩阵。技术架构基于Python编程语言，并使用了多种机器学习算法实现目标。主要使用的库包括Pandas、NumPy以及Scikit-Learn等。数据集涵盖了学生个人信息、家庭背景及学校信息等内容。在进行模型构建之前，对原始数据进行了预处理步骤，如数据清洗、特征选择和缩放操作。经过这些步骤后，可以使用多种机器学习算法来建立预测模型，例如决策树、支持向量机以及随机森林等。对于每个模型的优化，则通过交叉验证和网格搜索技术进行。除了构建与评估各个模型之外，该项目还包含数据可视化及探索性数据分析的部分内容，以帮助更深入地理解所用的数据集及其特征分布情况。

基于UCI学生成绩数据集预测期末考试成绩

优质

本研究利用UCI学生成绩数据集，通过数据分析与建模方法，旨在准确预测学生的期末考试成绩，为教育干预提供依据。这是一个使用UCI学生成绩数据集的机器学习项目，旨在预测学生的期末考试成绩。随着社会的发展，学生的学习生活受到了越来越多分散注意力的影响，导致他们的学业表现变得不理想且令人沮丧。然而，通过应用人工智能技术中的机器学习方法（如支持向量机、线性回归和决策树等），可以有效解决这个问题。机器学习是一种让系统能够从经验中自主学习并改进的方法，无需明确的编程指令。这种方法可以帮助预测学生未来的学业表现，并采取措施改善他们的学习成绩。