课程设计--基于 Python 控制台的机器学习算法学生成绩预测分析

1. 程序简介

我们将使用线性回归算法，基于学生的一些历史数据（例如：上课出勤率、作业成绩、平时测试成绩等）来预测学生的期末考试成绩。

2. 实现步骤

1. 数据集准备：我们创建一个假设的学生成绩数据集。
2. 数据预处理：将数据划分为训练集和测试集。
3. 模型训练：使用线性回归模型来训练数据。
4. 预测与评估：用测试数据评估模型的预测准确性。

3. 部分代码实现

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设的数据集：学生的学习情况与成绩
data = {
    'attendance': [90, 85, 88, 92, 70, 80, 76, 85, 95, 90],  # 出勤率
    'homework_score': [80, 85, 78, 92, 65, 70, 80, 85, 88, 90],  # 作业成绩
    'midterm_score': [85, 90, 80, 95, 70, 75, 78, 88, 92, 91],  # 期中考试成绩
    'final_exam_score': [90, 88, 80, 95, 72, 76, 81, 86, 93, 94]  # 期末考试成绩（目标变量）
}

# 将数据转化为Data