Small-Start/practice-pickling-of-a-model

学生成绩预测模型

这是一个简单的线性回归模型，用于根据学习时间预测学生考试成绩。

模型信息

• 模型类型: 线性回归 (scikit-learn)
• 任务: 回归预测
• 输入: 每周学习小时数
• 输出: 预测的考试分数

性能指标

• 均方误差 (MSE): 16.34
• R² 分数: 0.92

使用方法

import pickle
import numpy as np

# 加载模型
with open('student_score_predictor.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

# 预测
study_hours = np.array([[15]])  # 每周学习15小时
predicted_score = model.predict(study_hours)
print(f"预测分数: {predicted_score[0][0]:.1f}")

训练数据

模型使用模拟数据训练：

• 样本数量: 100
• 特征: 每周学习小时数 (1-25小时)
• 目标: 考试分数 (基于公式: 50 + 2 * 学习小时 + 噪声)

自动化

此模型通过 GitHub Actions 自动训练并上传到 Hugging Face。