Student Performance Prediction

مشروع التنبؤ بأداء الطلاب

تطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ بمؤشر أداء الطلاب باستخدام متغيرات مثل عدد ساعات المذاكرة، الدرجات السابقة، الأنشطة اللاصفية، وعدد ساعات النوم.

إجراء معالجة البيانات المسبقة بما يشمل ترميز المتغيرات الفئوية وتقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار.

تطبيق عدة خوارزميات انحدار (Linear Regression, SVR, Decision Tree, KNN) لتقييم الأداء.

تقييم النماذج باستخدام معامل التحديد R²، متوسط الخطأ التربيعي (MSE)، ومتوسط الخطأ المطلق (MAE).

مقارنة النماذج واختيار النموذج الأفضل للحصول على تنبؤ أدق.

الأدوات والمكتبات: Python، Pandas، NumPy، Scikit-learn، Matplotlib، Seaborn.