学生学术表现预测数据集StudentAcademicPerformancePrediction-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学术预测, 机器学习, 分类模型, 毕业状态, 辍学分析, CatBoost, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含学生学术表现预测的相关数据，记录了学生的学习状态及最终结果，用于预测学生在学术生涯中的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态数据集，反映了特定时间段内的学生表现。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析和预测不同教育环境下的学生表现。
数据维度：数据集包含学生ID（id）和目标变量（Target），其中Target代表学生最终的学术状态，如“Dropout”（辍学）、“Graduate”（毕业）、“Enrolled”（在读）等。此外，还包含CatBoost模型训练过程中的信息，例如迭代次数（iter）、准确率（Accuracy）等。
数据格式：数据集包含多种格式，包括CSV、TSV和JSON。其中，submission_mode.csv和submission_pure.csv提供了预测目标变量的结构化数据，catboost_info文件夹内的数据提供了CatBoost模型训练过程中的详细信息，便于模型调试和分析。
来源信息：数据来源于学术研究或教育领域的数据分析项目，可能经过了匿名化处理，以保护学生隐私。
该数据集适合用于学生学术表现预测、毕业状态预测等研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于教育学、数据挖掘和机器学习交叉领域的学术研究，如学生辍学风险预测、学术表现影响因素分析等。
行业应用：为教育机构提供数据支持，帮助其识别高风险学生、优化教学策略、提升学生留存率。
决策支持：支持教育管理者制定个性化学习方案、改进教学方法，提高教育质量。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索学生学术表现的影响因素，构建预测模型，从而为教育决策提供数据支持，改善学生的学术发展。
