学生学术表现数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现,学术评估,综合评价,数据分析,教育研究,机器学习
数据概述：
本数据集旨在通过更全面的方法评估学生表现，超越传统的连续评估（CA）和考试（Exam）分数。该数据集整合了额外的变量，提供了一个综合的评估框架。数据集中的各个字段定义如下：
x1（出勤）：表示学生的出勤情况，评分范围为0到10。
x2（实践技能）：捕捉学生的实践技能，评分范围为0到10。
x3（行为表现）：反映学生的行为表现，评分范围为0到10。
x4（展示质量）：评估学生的展示质量，评分范围为0到10。
x5（课堂参与度）：衡量学生在课堂上的参与度，评分范围为0到10。
x6（连续评估）：表示连续评估分数，评分范围为0到10。
x7（考试）：反映学生的考试表现，评分范围为0到40分。
total：该字段是所选特征值的总和，综合不同指标的绩效，提供一个累积分数。
remarks：该字段包含分类值（1到3），根据“total”分数或其他特征值对整体表现进行分类。
初始生成的数据集包含约72,000,000条记录，由于文件大小过大，无法作为一个Excel文件加载。因此，数据集被分成200个文件，每个文件包含约363,000条记录。从每个文件中随机抽取了1,000条记录，最终形成一个包含200,000条记录的数据集。这些记录涵盖了所有选择的年级，确保在不同表现水平上具有全面和均衡的代表性。
该数据集提供了学生表现的高维表示，适用于高级分析模型和学术成功的综合评估。
