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stemarzo/Machine-Learning-Project

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Progetto Machine Learning

Progetto del corso Machine Learning (Laurea magistrale Data Science)

Abstract
Giovani ed Alcool

Il consumo e l’abuso di alcol fra i giovani e gli adolescenti è un fenomeno preoccupante e in forte crescita a livello mondiale. La cultura del bere attualmente diffusa tra i giovani sfocia sempre più frequentemente verso il fenomeno del “binge-drinking”, ossia il “bere per ubriacarsi”. Tale problema sociale concerne l’abuso smisurato di alcool riservato a singole occasioni, in particolare nel fine settimana. Questo eccesso di alcool, oltre a comportare problemi di salute, pu`o portare a comportamenti scorretti e addirittura mortali! Basti pensare ad esempio alla guida in stato di ebbrezza, la quale causa danni alla propria persona e agli altri. Pertanto, si è ritenuta importante un’analisi che mettesse in evidenza l’assunzione di alcool nel weekend, al fine di facilitare l’individuazione dei soggetti che abusano di alcolici e cercare di riportarli ad un consumo responsabile.

Il dataset impiegato per studiare questo fenomeno è Student alcohol Consumption disponibile sulla piattaforma Kaggle. Esso è composto da informazioni riguardanti gli alunni di una scuola secondaria iscritti alle lezioni di matematica, contenuti in un primo file csv da 395 record, e di portoghese, contenuti in un secondo file csv da 649 record ed `e caratterizzato da 33 attributi.

La variabile sulla quale focalizziamo la nostra analisi (variabile target) è Walc, la quale descrive il consumo di alcool nel fine settimana dei giovani.

Lo studio è stato sviluppato come segue: dapprima è stata svolta un’attività di preprocessing, successivamente sono stati implementati alcuni modelli di classificazione e le relative misure di performance e infine si è provveduto a trarre delle conclusioni generali che fornissero una previsione utile per la sensibilizzazione di questo fenomeno all’interno degli istituti scolastici.

[Report] (https://github.com/stemarzo/progetto-Machine-Learning/blob/main/Report.pdf)

Progetto risalente a Gennaio 2021


Marzorati Stefano
Cattaneo Andrea
Nardi Sara
Campanella Federico

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