毕设基于python的学生成绩分析与预测

### 基于Python的学生成绩分析与预测毕业设计

#### 使用的技术栈和库
为了实现学生成绩分析与预测，通常会采用多种技术和工具来完成整个项目。主要使用的编程语言为 Python，并依赖多个强大的第三方库来进行数据处理、机器学习以及可视化工作。

- **Pandas**: 用于数据清洗和预处理[^1]
- **NumPy**: 提供多维数组对象支持向量化操作
- **Matplotlib/Seaborn**: 创建静态、动态及交互式的统计图表
- **Scikit-Learn**: 实现监督学习算法中的分类器训练过程

#### 数据集准备
对于成绩预测模型来说，理想情况下应该有一个包含学生个人信息（年龄、性别）、课程信息（科目名称、难度等级）、历史考试分数以及其他可能影响学业表现的因素的历史记录作为输入特征；而目标变量则是未来某次特定测试的成绩得分。这里假设已经拥有了这样一个结构化的CSV文件`student_scores.csv`。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('student_scores.csv')
print(data.head())

#### 探索性数据分析 (EDA)
通过绘制直方图观察各科目的平均分分布情况，了解不同年级之间的差异等可以帮助我们更深入地理解所面临的问题域。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(8,6))
sns.histplot(data['Math Score'], bins=20, kde=True, color='blue')
plt.title('Distribution of Math Scores', fontsize=14)
plt.xlabel('Score', fontsize=12)
plt.ylabel('Frequency', fontsize=12)

plt.show()

#### 特征工程
根据业务逻辑创建新的衍生属性，比如计算每名学生的总均分或者标准化后的相对排名等等，这些新产生的字段往往能给后续建模带来意想不到的效果提升。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()

# 对某些数值型列进行缩放转换
numeric_features = ['Reading Score', 'Writing Score']
scaled_features = scaler.fit_transform(data[numeric_features])
data_scaled = pd.DataFrame(scaled_features, columns=[f'{col}_Scaled' for col in numeric_features])

# 合并原始DataFrame与经过变换后的部分
final_data = pd.concat([data.drop(columns=numeric_features), data_scaled], axis=1)

#### 构建预测模型
选择合适的回归方法构建预测模型，在此之前还需要划分训练集和验证集以便评估泛化能力如何。考虑到本案例属于连续值输出的任务场景，因此推荐尝试随机森林回归(RandomForestRegressor)或XGBoost这类集成学习框架下的高级组件。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 定义自变量(X)因变量(y)
features = final_data[['Hours Studied_Scaled', 'Previous Exam Results_Scaled']]
target = final_data['Final Grade']

# 切割成70%训练样本30%测试样本的比例
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(features, target, test_size=.3, random_state=42)

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_val)
mse = mean_squared_error(y_val, predictions)
rmse = mse**(1/2.)
print(f'The RMSE is {round(rmse, 2)}')