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Student Score Prediction : EDA + ML Pipeline
SUMMARY AI summary by gpt-5-mini
このリポジトリは、学生の属性と学習指標から数学の最終得点を予測するエンドツーエンドの機械学習パイプラインです。AIAP技術評価の演習として作成されており、教育現場での早期リスク検出を目的とします。対象は機械学習エンジニアや評価者、教育関係者で、解釈性と実運用性を両立させた予測（目標MAE ≤ 6.0）を提供します。 主な機能： - データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル学習（Random Forest, Gradient Boosting, Linear Regression など）、評価を含むパイプライン（src/ に実装）。 - SGT（UTC+8）固定のタイムゾーン対応ログとファイル出力による運用ログ管理。 - GitHub Actions によるCI/CDで、MAE が閾値を超えるとデプロイを停止する品質ゲートを実装。合格後は Render 上の FastAPI/Swagger UI に自動デプロイ。 - ローカル実行は Docker, Makefile, run.sh のワンクリック、あるいは個別コマンドで実行可能。API エンドポイントで実データを使った推論も可能。 フォルダ構成、実行手順、サンプル入力はREADMEとAPI_Testing_Analysis.mdに記載。
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Language breakdown (by bytes)
Owner
Dates
| Created on GitHub | 2026-05-05 |
| Last push | 2026-05-09 |
| First seen here | 2026-05-09 |
| Last fetched | 2026-05-09 14:22 |
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