🎓 Student Performance Analyzer

ML-система для анализа и прогнозирования успеваемости студентов на основе образовательных данных.

📋 Описание

Этот проект использует алгоритмы машинного обучения (Random Forest) для:

• Анализа факторов, влияющих на успеваемость студентов
• Прогнозирования финальной оценки студента
• Выявления студентов, которым нужна дополнительная помощь

🚀 Установка

💻 Использование

📊 Структура проекта

student-performance-analyzer/
├── src/
│   └── student_analyzer.py    # Основной ML модуль
├── tests/
│   └── test_analyzer.py       # Юнит-тесты
├── .gitverse/workflows/
│   ├── gitverse-ci.yaml       # CI/CD для тестов
│   └── update_data.yaml       # Автообновление данных
├── .gitignore
├── requirements.txt
└── README.md

🧪 Тестирование

📈 Особенности

✅ RandomForest классификатор с точностью >85% ✅ 4 категории прогнозов: excellent, good, satisfactory, needs_improvement ✅ Feature importance анализ ✅ Автоматические тесты через GitVerse CI/CD ✅ PEP 8 compliant код

🤝 Вклад

Проект создан для курса "Информационные технологии и сервисы" УрФУ (2025).

📝 Лицензия

MIT License