განათლებითი მუშაობის შეფასება და პროგნოზირება

პრობლემის აღწერა

📖 სკოლების შედარებითი შესრულების ქულის პროგნოზირება

შენ დაქირავდი ოსტინის ქალაქის, ტეხასის მიერ ქალაქის საგანმანათლებლო დაწესებულებების შედარებითი შესრულების ქულის გამოსათვლელად. შენს ხელთ არის ორი ფაილი, რომლებიც შეიცავს შემდეგ სვეტებს:

📋 სვეტების აღწერა

შენიშვნა: სვეტი Relative Performance Rating ხელმისაწვდომია მხოლოდ ვარჯიშის მონაცემებში (train.csv).

🧩 ქვეამოცანები

ქვეამოცანა 1 (5 ქულა)

გამოთვალე რამდენი ელემენტარული სკოლა არსებობს ანდერსონის ოლქში ტესტის მონაცემებში (test.csv).
შედეგი უნდა იყოს მთელი რიცხვი.

ქვეამოცანა 2 (5 ქულა)

რომელია ყველაზე ხშირი შეფასება სვეტში Academic Growth Rating ტესტის მონაცემებში (test.csv)?
შედეგი უნდა იყოს სტრიქონი: "A", "B", "C", "D" ან "F".

ქვეამოცანა 3 (90 ქულა)

ააგე პროგნოზირების მოდელი, რომელიც შეძლებს Relative Performance Rating-ის შეფასებას ტესტის მონაცემების ყველა საგანმანათლებლო დაწესებულებისთვის.

📊 შეფასება

შეფასება ხდება სიზუსტის (accuracy) გამოყენებით:

accuracy = სწორი_პროგნოზების_რაოდენობა / მთლიანი_პროგნოზების_რაოდენობა

ქვეამოცანა 3-ის ქულების მიცემა:

• accuracy ≥ 0.9 → 90 ქულა
• accuracy < 0.75 → 0 ქულა
• შუალედური მნიშვნელობები ფასდება პროპორციულად 0-დან 90-მდე

📄 გაგზავნის ფაილის ფორმატი

გაგზავნის ფაილი უნდა იყოს CSV ფორმატში, შემდეგი სვეტებით:

• subtaskID – ქვეამოცანის ინდექსი
• datapointID – უნიკალური იდენტიფიკატორი მონაცემთა ნაკრებიდან
• answer – შენი პასუხი ან პროგნოზი

მაგალითი:

1subtaskID,datapointID,answer  21,1,0  32,2,F  43,100,C  53,101,A  63,102,B  7...

შენიშვნა:
ქვეამოცანა 1 და ქვეამოცანა 2-სთვის, datapointID მნიშვნელობა უნდა იყოს 1, შესაბამისად 2.

📊 მონაცემების წყარო

City of Austin – data.austintexas.gov
Emergency Medical Services Department