使用机器学习回归预测高中生成绩

在教育领域，了解学生的学习成绩对于帮助他们取得成功至关重要。传统上，教师和学校依靠考试和测验来评估学生的表现。然而，使用机器学习技术可以提供一种更准确和全面的方法来预测学生的高中生成绩。本文将介绍如何使用机器学习回归算法进行预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要收集与学生学业相关的数据。这些数据可以包括学生过去的考试成绩、课堂参与度、作业完成情况以及其他任何可用的学术指标。我们将使用这些数据作为输入特征来训练机器学习模型，以预测学生的高中成绩。

接下来，我们将使用Python编程语言和Scikit-learn库来实现机器学习回归预测模型。下面是一个简单的代码示例：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.</