コンテキスト:

このデータは、中等学校の生徒の数学とポルトガル語のコースに関する調査で取得されたものです。生徒に関する多くの興味深い社会的、性別、学習に関する情報が含まれています。あなたはこれを探索的データ分析（EDA）に使用したり、生徒の最終成績を予測したりすることができます。

内容:

生徒の数学コース（student - mat.csv）とポルトガル語コース（student - por.csv）の両方のデータセットの属性: 1. school - 生徒の学校（二値: 'GP' - ガブリエル・ペレイラ校または 'MS' - ムシンヨ・ダ・シルベイラ校） 2. sex - 生徒の性別（二値: 'F' - 女性または 'M' - 男性） 3. age - 生徒の年齢（数値: 15歳から22歳） 4. address - 生徒の自宅住所の種類（二値: 'U' - 都市部または 'R' - 農村部） 5. famsize - 家族の人数（二値: 'LE3' - 3人以下または 'GT3' - 3人より多い） 6. Pstatus - 親の同居状況（二値: 'T' - 同居しているまたは 'A' - 別居している） 7. Medu - 母親の学歴（数値: 0 - 無学、1 - 初等教育（4年生）、2 – 5年生から9年生、3 – 中等教育または4 – 高等教育） 8. Fedu - 父親の学歴（数値: 0 - 無学、1 - 初等教育（4年生）、2 – 5年生から9年生、3 – 中等教育または4 – 高等教育） 9. Mjob - 母親の職業（名目: 'teacher' - 教師、'health' - 医療関連、civil 'services' - 公務員（例えば、行政職または警察）、'at_home' - 専業主婦または 'other' - その他） 10. Fjob - 父親の職業（名目: 'teacher' - 教師、'health' - 医療関連、civil 'services' - 公務員（例えば、行政職または警察）、'at_home' - 専業主夫または 'other' - その他） 11. reason - この学校を選んだ理由（名目: 家に '近い'、学校の '評判'、'コース' の好みまたは 'その他'） 12. guardian - 生徒の保護者（名目: 'mother' - 母親、'father' - 父親または 'other' - その他） 13. traveltime - 自宅から学校までの移動時間（数値: 1 - 15分未満、2 - 15分から30分、3 - 30分から1時間、または4 - 1時間超） 14. studytime - 週の勉強時間（数値: 1 - 2時間未満、2 - 2時間から5時間、3 - 5時間から10時間、または4 - 10時間超） 15. failures - 過去の留年回数（数値: 1 <= n < 3 の場合 n、それ以外の場合は4） 16. schoolsup - 追加の教育支援（二値: はいまたはいいえ） 17. famsup - 家族による教育支援（二値: はいまたはいいえ） 18. paid - コース科目（数学またはポルトガル語）内の有料の追加授業（二値: はいまたはいいえ） 19. activities - 課外活動（二値: はいまたはいいえ） 20. nursery - 保育園に通ったことがある（二値: はいまたはいいえ） 21. higher - 高等教育を受けたい（二値: はいまたはいいえ） 22. internet - 自宅でのインターネット接続（二値: はいまたはいいえ） 23. romantic - 恋人関係にある（二値: はいまたはいいえ） 24. famrel - 家族関係の質（数値: 1 - 非常に悪いから5 - 非常に良い） 25. freetime - 放課後の自由時間（数値: 1 - 非常に少ないから5 - 非常に多い） 26. goout - 友達と外出する頻度（数値: 1 - 非常に少ないから5 - 非常に多い） 27. Dalc - 平日のアルコール摂取量（数値: 1 - 非常に少ないから5 - 非常に多い） 28. Walc - 週末のアルコール摂取量（数値: 1 - 非常に少ないから5 - 非常に多い） 29. health - 現在の健康状態（数値: 1 - 非常に悪いから5 - 非常に良い） 30. absences - 学校の欠席回数（数値: 0回から93回） これらの成績は、コース科目である数学またはポルトガル語に関連しています: 31. G1 - 第1期の成績（数値: 0点から20点） 31. G2 - 第2期の成績（数値: 0点から20点） 32. G3 - 最終成績（数値: 0点から20点、出力ターゲット） **追加の注意:** 両方のデータセットに属する生徒が何人か（382人）います。 これらの生徒は、添付のRファイルに示されているように、各生徒を特徴付ける同一の属性を検索することで特定できます。

出典情報

P. コルテスとA. シルバ。データマイニングを使用した中等学校生徒の成績予測。A. ブリトとJ. テイシェイラ編、第5回未来ビジネステクノロジー会議（FUBUTEC 2008）会議録 pp. 5 - 12、ポルトガルのポルト、2008年4月、EUROSIS、ISBN 978 - 9077381 - 39 - 7。 ファビオ・パグノッタ、ホサイン・モハマド・アムラン。 メール:fabio.pagnotta@studenti.unicam.it、mohammadamra.hossain '@' studenti.unicam.it カメリーノ大学 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/STUDENT+ALCOHOL+CONSUMPTION