コンテンツ これはUCIデータセットリポジトリからのデータセットです。このデータセットには、数学プログラム終了時の学生の最終成績が含まれており、これらの学生の将来の成果に影響を与える可能性のある、または与えない可能性のあるいくつかの特徴量が含まれています。 引用： このデータベースを使用する予定の場合は、この引用を含めてください。 P. CortezとA. Silva。データマイニングを使用して中等学校の学生の成績を予測する。A. BritoとJ. Teixeira編、第5回未来ビジネステクノロジー会議（FUBUTEC 2008）の議事録、pp. 5 - 12、ポルトガルのポルト、2008年4月、EUROSIS、ISBN 978 - 9077381 - 39 - 7。 [ウェブリンク] 属性情報： student - mat.csv（数学コース）とstudent - por.csv（ポルトガル語コース）の両方のデータセットの属性：
1 school - 学生の学校（二値：'GP' - ガブリエル・ペレイラまたは'MS' - ムシンホ・ダ・シルベイラ）
2 sex - 学生の性別（二値：'F' - 女性または'M' - 男性）
3 age - 学生の年齢（数値：15歳から22歳）
4 address - 学生の自宅住所の種類（二値：'U' - 都市または'R' - 農村）
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 - 無し、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 - 無し、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：'教師'、'医療'関連、公務員'（例：行政または警察）、'自宅での仕事'または'その他'）
10 Fjob - 父親の職業（名目：'教師'、'医療'関連、公務員'（例：行政または警察）、'自宅での仕事'または'その他'）
11 reason - この学校を選んだ理由（名目：'自宅'に近い、学校の'評判'、'コース'の好みまたは'その他'）
12 guardian - 学生の保護者（名目：'母親'、'父親'または'その他'）
13 traveltime - 自宅から学校までの移動時間（数値：1 - ＜15分、2 - 15分から30分、3 - 30分から1時間、または4 - ＞1時間）
14 studytime - 週間の勉強時間（数値：1 - ＜2時間、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）
15 failures - 過去の留年回数（数値：1 <= n < 3の場合は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 - 课外活动（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 - 友達と外出すること（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から93）
# これらの成績はコース科目、数学に関連しています：
31 G1 - 第1期の成績（数値：0から20）
31 G2 - 第2期の成績（数値：0から20）
32 G3 - 最終成績（数値：0から20、出力目標）