SuccessSage

SuccessSage: 学生試験の成績指標と予測ツール

SuccessSage は、学生の試験成績を予測することを目的とした、包括的なエンドツーエンドの機械学習プロジェクトです。さまざまな教育データと人口統計データを活用して洞察と予測を提供し、教育関係者が生徒の成果をより深く理解し改善できるようにします。

特徴

• 成績予測: さまざまな機械学習モデルを利用して、人口統計データと学術データに基づいて試験における生徒の成績を予測します。
• モデルの最適化: グリッド検索を採用して各モデルに最適なハイパーパラメーターを見つけ、最適なパフォーマンスを保証します。
• データ パイプライン: 完全なデータの取り込み、変換、モデル トレーニングのパイプラインが含まれており、生データから予測までのプロセスを自動化します。
• Web インターフェイス: データ入力と結果の視覚化を容易にするインタラクティブな Flask ベースの Web インターフェイス。
• ロギングとエラー処理: 追跡可能性とデバッグの容易さを確保するための包括的なロギングとカスタム例外処理。

データの概要

このプロジェクトでは、学生の学業成績を示すいくつかの特徴を含むデータセットを利用します。

• 人口統計情報: 性別、人種/民族、学生の昼食が無料か割引かが含まれます。
• 学歴: 親の教育レベルと、生徒が試験準備コースを完了したかどうかが含まれます。
• スコア: スコアの読み書きが入力特徴として使用されます。

データ処理

• データの取り込み: CSV ファイルからデータを自動的に取り込み、トレーニング データセットとテスト データセットに分割します。
• データ変換: ワンホット エンコーディングを使用してカテゴリ データを変換し、数値特徴をスケーリングしてモデル トレーニングの準備をします。
• トレーニング データセットとテスト データセット: 準備されたデータは、モデルのパフォーマンスを評価するためにトレーニング セットとテスト セットに分割されます。

インストール

1. リポジトリのクローンを作成する

   git clone https://github.com/Shubham235Chandra/SuccessSage.git
   cd SuccessSage

2. 仮想環境のセットアップ (オプションですが推奨)

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows use `venvScriptsactivate`

3. インストール要件

   pip install -r requirements.txt

アプリケーションの実行

1. Flask アプリを起動する

   python app.py

   これにより、 localhostのポート5000で Web アプリケーションが実行されます。

2. Web インターフェースにアクセスする

   • ブラウザを開いてhttp://localhost:5000/に移動します。
   • Web フォームを使用して生徒のデータを入力し、予測を受け取ります。

プロジェクトの構造

• app.py : Flask アプリケーションのエントリ ポイント。
• application.py : ルートと Web フォームの処理を管理します。
• predict_pipeline.py : 前処理やモデル予測を含む予測パイプラインを管理します。
• data_ingestion.py : データの取り込みと初期処理を管理します。
• data_transformation.py : 前処理パイプラインを実装します。
• model_trainer.py : RandomForest、DecisionTree、GradientBoosting などのさまざまなアルゴリズムを使用して機械学習モデルのトレーニングを管理します。
• utils.py : シリアル化およびその他のタスク用のユーティリティ関数。
• logger.py : 監視用のログを構成します。
• exception.py : 堅牢なエラー管理のためのカスタム例外処理。

貢献する

貢献は大歓迎です!リポジトリをフォークし、提案された変更を含めてプル リクエストを送信してください。

ライセンス

MIT ライセンスに基づいて配布されます。詳細については、 LICENSEファイルを参照してください。