Question

我有一个数据框，其中包含每学期学生的学科成绩和GPA记录。 df.head（）

let socket = io.connect("localhost:3000");

function TerminalScreen(width, height) {
  this.width = width;
  this.height = height;
  this.chars = "";

  this.print = function(text) {
    let isansi = false;
    for (let i = 0; i < text.length; i++) {
      if (text.charCodeAt(i) == 27) {
        isansi = true;
      } else if (text.charAt(i) == 'm' || text.charAt(i) == 'K' || text.charAt(i) == 'H' || text.charAt(i) == 'f' || text.charAt(i) == 'J') {
        if (isansi) {
          isansi = false;
        } else {
          this.chars += text.charAt(i);
        }
      } else if (!isansi) {
        this.chars += text.charAt(i);
      }
    }
    this.chars = this.chars.replace("\n", "<br>");
  }

  this.clear = function() {
    this.chars = "";
  }

  this.update = function() {
    document.getElementById("terminal-div").innerHTML = this.chars;
  }
}

let screen = new TerminalScreen();

socket.on("stdout-packet", packetReceived);

function packetReceived(packet) {
  screen.print(packet.rawtext);
  screen.update();
}

document.onkeypress = function (e) {
  e = e || window.event;
  let packet = {
    rawtext: String.fromCharCode(e.keyCode)
  };
  socket.emit("stdin-packet", packet);
};

每个学生都有最近4个学期的记录，我必须预测下一个学期的每个学生的Gpa。

我计划将与每个学生有关的所有记录转换为一条记录，然后应用我的XGBoost回归模型。同时，我可以减少记录数量，因为它们的标记是通过PCA模型按主题划分的。

问题：由于这看起来像是回归案例，我该如何处理与同一学生相关的多个记录？

多名学生记录数据纠缠

0 个答案: