ЯсноПонятно24

Для выполнения данного задания необходимо собрать данные о студентах, такие как их возраст, пол, наличие родителей, количество учебных часов, оценки за предыдущие курсы и т.д. Затем можно использовать различные методы машинного обучения, такие как линейная регрессия или деревья решений, чтобы предсказать успеваемость студентов на основе этих данных.

Для оценки качества модели можно использовать метрики, такие как средняя абсолютная ошибка или коэффициент детерминации. Также можно провести кросс-валидацию, чтобы убедиться в устойчивости модели.

Важно помнить, что успеваемость студентов может зависеть от множества факторов, поэтому для более точного предсказания рекомендуется использовать как можно больше данных и провести анализ влияния различных признаков на успеваемость.