التنبؤ بدرجة الامتحان - محاكاة OJIA 3

🏫 توقع درجة الامتحان

لهذه المسألة يجب أن تنفذوا نموذج انحدار قادر على توقع الدرجة المحصل عليها في الامتحان (Exam_Score) باستخدام مجموعة بيانات متاحة. مجموعة البيانات منظمة في ملف CSV، وسيتم تقييم أداء النموذج بناءً على متوسط الخطأ المطلق (MAE).

---

🔹 مجموعة البيانات

تحتوي مجموعة البيانات على الأعمدة التالية:

• ID: رقم تعريف فريد للطالب
• Hours_Studied: عدد الساعات المقضية في الدراسة
• Attendance: نسبة الحضور في الدروس
• Parental_Involvement: مستوى مشاركة الوالدين (Low, Medium, High)
• Access_to_Resources: الوصول إلى الموارد التعليمية (Low, Medium, High)
• Extracurricular_Activities: المشاركة في الأنشطة اللامنهجية (Yes/No)
• Sleep_Hours: متوسط عدد ساعات النوم في الليلة
• Previous_Scores: الدرجات المحصل عليها سابقاً في الامتحانات
• Motivation_Level: مستوى الدافعية (Low, Medium, High)
• Internet_Access: الوصول إلى الإنترنت للدراسة (Yes/No)
• Tutoring_Sessions: عدد جلسات الدروس الخصوصية
• Family_Income: دخل العائلة (Low, Medium, High)
• Teacher_Quality: جودة المعلمين كما يدركها الطالب (Low, Medium, High)
• School_Type: نوع المدرسة (Public/Private)
• Peer_Influence: تأثير الزملاء على الطالب (Negative, Neutral, Positive)
• Physical_Activity: عدد ساعات النشاط البدني أسبوعياً
• Learning_Disabilities: وجود صعوبات في التعلم (Yes/No)
• Parental_Education_Level: مستوى تعليم الوالدين (High School, College, Postgraduate)
• Distance_from_Home: المسافة بين المنزل والمدرسة (Near, Moderate, Far)
• Gender: جنس الطالب (Male/Female)
• Exam_Score: المتغير المستهدف، الدرجة المحصل عليها في الامتحان (قيمة رقمية)

---

📚 المهام

المهمة الفرعية 1 (10 نقاط)

احسبوا متوسط القيم من عمود Hours_Studied على مجموعة التدريب. لكل طالب في الاختبار، حددوا القيمة المطلقة للفرق بين Hours_Studied والمتوسط المحسوب.

المهمة الفرعية 2 (10 نقاط)

حددوا لكل طالب في الاختبار ما إذا كان ينام قليلاً (<7 ساعات). النتيجة ستكون True أو False.

المهمة الفرعية 3 (10 نقاط)

عدوا كم طالب من مجموعة التدريب حصل على درجة سابقة (Previous_Scores) أكبر من أو تساوي درجة كل طالب في الاختبار.

المهمة الفرعية 4 (10 نقاط)

حددوا عدد الطلاب في التدريب الذين لديهم نفس مستوى الدافعية (Motivation_Level) مثل كل طالب في الاختبار.

المهمة الفرعية 5 (60 نقطة)

ابنوا نموذج انحدار لتوقع Exam_Score بناءً على الخصائص المقدمة. يجب أن يعمم النموذج على بيانات جديدة وسيتم تقييمه بـ MAE.

---

📊 ملاحظات حول مجموعة البيانات

• الحقل المستهدف: Exam_Score
• يجب تدريب النموذج على train_data.csv وتقييمه على test_data.csv
• يُنصح بفحص القيم المفقودة وتطبيع الخصائص.

---

⚙️ معايير التقييم

• الأداء: MAE أقل ما يمكن

---

📨 تنسيق ملف التسليم

يجب أن يكون ملف التسليم CSV بثلاثة أعمدة بالضبط:

العمود	النوع	الوصف
subtaskID	integer	يمثل معرف المهمة الفرعية (من 1 إلى 5).
datapointID	integer/string	يمثل المعرف الفريد للصف من مجموعة الاختبار (ID).
answer	float / int / bool	الإجابة للمهمة الفرعية المعنية. نوع القيمة يعتمد على المهمة الفرعية: • المهمة الفرعية 1: float • المهمة الفرعية 2: boolean • المهمة الفرعية 3: integer • المهمة الفرعية 4: integer • المهمة الفرعية 5: float (توقعات النموذج)

🔹 أمثلة

subtaskID	datapointID	answer
1	101	12.5
2	101	True
3	101	7
4	101	3
5	101	85.3

مهم: كل صف في CSV يمثل الإجابة لمهمة فرعية واحدة ونقطة بيانات واحدة. لكل datapointID يجب أن يوجد صف واحد لكل مهمة فرعية.

---

📝 ملاحظة

إرسال sample_output يحصل على 6 نقاط.

🗂️ موارد مفيدة

• مجموعة البداية الكاملة – تحتوي على هيكل يمكنكم البدء منه لحل المسألة