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預測學生考試成績

Designer預置了邏輯回歸算法模板,便于您基于中學生的家庭背景及在校行為,通過邏輯回歸算法快速生成期末成績預測模型,從而獲得影響中學生學業的關鍵因素。本文為您介紹邏輯回歸算法預置模板的具體使用方法。

背景信息

通過本工作流獲得學生考試成績預測模型后,您可以將需要預測的內容上傳至MaxCompute表中,從而進行離線預測。

前提條件

數據集

本工作流的數據集由25個特征列和一個目標列組成,具體字段如下。

字段名

類型

描述

sex

STRING

性別。F表示女,M表示男。

address

STRING

住址。U表示城市,R表示鄉村。

famsize

STRING

家庭成員數。LE3表示少于三人,GT3表示多于三人。

pstatus

STRING

是否與父母一起住。T表示與父母一起住,A表示與父母分開住。

medu

DOUBLE

母親的文化水平,從0~4表示學歷依次增高。

fedu

DOUBLE

父親的文化水平,從0~4表示學歷依次增高。

mjob

STRING

母親的工作,包括教師相關、健康相關及服務業。

fjob

STRING

父親的工作,包括教師相關、健康相關及服務業。

guardian

STRING

學生的監管人,包括motherfatherother

traveltime

DOUBLE

從家到學校需要的時間,單位為分鐘。

studytime

DOUBLE

每周的學習時間,單位為小時。

failures

DOUBLE

掛科次數。

schoolsup

STRING

是否有額外的學習輔助,取值為yesno

fumsup

STRING

是否有家教,取值為yesno

paid

STRING

是否有相關考試學科的輔助,取值為yesno

activities

STRING

是否有課外興趣班,取值為yesno

higher

STRING

是否有向上求學意愿,取值為yesno

internet

STRING

家里是否連網,取值為yesno

famrel

DOUBLE

家庭關系,從1~5表示關系從差到好。

freetime

DOUBLE

課余時間量,從1~5表示課余時間依次增多。

goout

DOUBLE

與朋友出去玩的頻率,從1~5表示從少到多。

dalc

DOUBLE

日飲酒量,從1~5表示從少到多。

walc

DOUBLE

周飲酒量,從1~5表示從少到多。

health

DOUBLE

健康狀況,從1~5表示狀態從差到好。

absences

DOUBLE

出勤量,取值范圍0次~93次。

g3

STRING

期末成績,使用20分制表示。

工作流數據的示例如下。實驗示例數據

預測學生考試成績

  1. 進入Designer頁面。

    1. 登錄PAI控制臺

    2. 在左側導航欄單擊工作空間列表,在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱,進入對應工作空間內。

    3. 在工作空間頁面的左側導航欄選擇模型開發與訓練 > 可視化建模(Designer),進入Designer頁面。

  2. 構建工作流。

    1. Designer頁面,單擊預置模板頁簽。

    2. 在模板列表的在線預測-中學生成績預測區域,單擊創建

    3. 新建工作流對話框,配置參數(可以全部使用默認參數)。

      其中:工作流數據存儲配置為OSS Bucket路徑,用于存儲工作流運行中產出的臨時數據和模型。

    4. 單擊確定

      您需要等待大約十秒鐘,工作流可以創建成功。

    5. 在工作流列表,雙擊在線預測-中學生成績預測工作流,進入工作流。

    6. 系統根據預置的模板,自動構建工作流,如下圖所示。

      預測成績實驗

      區域

      描述

      數據預處理。使用SQL腳本組件將文本數據結構化:

      • 將源數據中的yesno分別轉換為01

      • 對于多種類的文本型字段,結合業務場景將數據抽象化。例如Mjob字段,將teacher表示為1,其他值表示為0,即抽象后該特征表示工作是否與教育相關。

      • 對于目標列,將取值大于18的表示為1,反之表示為0

      使用歸一化組件將所有字段轉換為0~1之間,從而消除字段大小不均衡造成的影響。

      將輸入數據集按照8:2的比例拆分為訓練數據集和預測數據集。

      通過邏輯回歸算法,生成離線模型。

      通過混淆矩陣組件評估模型準確率。

  3. 運行工作流并查看輸出結果。

    1. 單擊畫布上方的運行按鈕image.png,運行工作流。

    2. 工作流運行結束后,右鍵單擊畫布中的混淆矩陣,在快捷菜單,單擊可視化分析

    3. 混淆矩陣對話框,單擊統計信息頁簽,即可查看模型預測準確率為80%以上。

相關文檔

關于算法組件更詳細的內容介紹,請參見: