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+ 0,8,0,1
2906
+ 2,8,1,1
2907
+ 1,8,0,1
2908
+ 0,8,0,1
2909
+ 2,7,0,0
2910
+ 0,7,0,1
2911
+ 1,8,0,1
2912
+ 1,7,0,0
2913
+ 1,6,0,0
2914
+ 3,6,0,1
2915
+ 1,8,0,1
2916
+ 0,6,0,0
2917
+ 0,7,0,0
2918
+ 0,8,0,1
2919
+ 0,8,0,1
2920
+ 1,8,0,1
2921
+ 0,8,0,1
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+ 0,8,0,1
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+ 0,6,0,0
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+ 0,8,0,1
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+ 1,6,1,0
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+ 1,7,0,0
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+ 0,7,0,0
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+ 0,8,0,1
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+ 1,8,0,1
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+ 0,6,0,0
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+ 0,6,0,0
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+ 2,8,0,1
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+ 0,6,0,0
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+ 1,7,0,0
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+ 1,8,0,1
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placement.py ADDED
@@ -0,0 +1,86 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import pandas as pd
2
+ from flask import Flask, request, jsonify
3
+
4
+ from sklearn.compose import ColumnTransformer
5
+ from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
6
+ from sklearn.impute import SimpleImputer
7
+ from sklearn.model_selection import train_test_split
8
+ from sklearn.pipeline import Pipeline
9
+ from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
10
+ from streamlit import *
11
+ import joblib
12
+
13
+
14
+ # Load the CSV data
15
+ data = pd.read_csv('dataset.csv')
16
+
17
+ # Split the data into features and labels
18
+ X = data.drop('PlacedOrNot', axis=1)
19
+ y = data['PlacedOrNot']
20
+
21
+ # Encode categorical features
22
+ categorical_features = ['HistoryOfBacklogs']
23
+ for feature in categorical_features:
24
+ encoder = LabelEncoder()
25
+ X[feature] = encoder.fit_transform(X[feature])
26
+
27
+ # Split the data into training and testing sets
28
+ X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
29
+
30
+ # Create the pipeline
31
+ numerical_features = ['Internships', 'CGPA']
32
+ numerical_transformer = StandardScaler()
33
+ categorical_features = [ 'HistoryOfBacklogs']
34
+ categorical_transformer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
35
+ preprocessor = ColumnTransformer(
36
+ transformers=[
37
+ ('num', numerical_transformer, numerical_features),
38
+ ('cat', categorical_transformer, categorical_features)
39
+ ])
40
+
41
+ pipeline = Pipeline([
42
+ ('preprocessor', preprocessor),
43
+ ('classifier', RandomForestClassifier(random_state=42))
44
+ ])
45
+
46
+ # Train the model
47
+ pipeline.fit(X_train, y_train)
48
+
49
+ # Evaluate the model
50
+ accuracy = pipeline.score(X_test, y_test)
51
+ print('Accuracy:', accuracy)
52
+ joblib.dump(pipeline, 'student_placement_model.joblib')
53
+
54
+ # Define Streamlit API
55
+ def predict_placement(internships, cgpa, history_of_backlogs, stream):
56
+ # Load the trained pipeline
57
+ pipeline = joblib.load('student_placement_model.joblib')
58
+
59
+ # Prepare input data
60
+ input_data = pd.DataFrame({'internships': [internships],
61
+ 'cgpa': [cgpa],
62
+ 'history_of_backlogs': [history_of_backlogs],
63
+ 'stream': [stream]})
64
+
65
+ # Make prediction
66
+ prediction = pipeline.predict(input_data)
67
+
68
+ return prediction[0]
69
+
70
+ # Define Streamlit web app
71
+ def streamlit_app():
72
+ title('Student Placement Prediction')
73
+ internships = number_input('Number of internships:', min_value=0, max_value=10, step=1)
74
+ cgpa = number_input('CGPA:', min_value=0.0, max_value=10.0, step=0.1)
75
+ history_of_backlogs = number_input('Number of history of backlogs:', min_value=0, max_value=10, step=1)
76
+ stream = selectbox('Stream:', options=['Science', 'Commerce', 'Arts'])
77
+ prediction = predict_placement(internships, cgpa, history_of_backlogs, stream)
78
+ if prediction == 1:
79
+ result = 'Placed'
80
+ else:
81
+ result = 'Not Placed'
82
+ button('Predict Placement')
83
+ write(f'Result: {result}')
84
+
85
+ if __name__ == '__main__':
86
+ streamlit_app()