Hoy en día, vivimos en la era moderna de la revolución tecnológica y la globalización, donde las personas dan más prioridad a una educación adecuada para competir entre los países líderes y lograr algo en sus vidas. La educación mejora las habilidades y la creatividad de una persona, lo cual tiene un efecto positivo en el desarrollo de la economía de una nación o de un individuo y también desempeña un papel productivo en ella. Los enfoques tradicionales se basan únicamente en medidas estadísticas y no son capaces de determinar los factores socioeconómicos más significativos que afectan el rendimiento de un estudiante. Teniendo en cuenta la importancia del estatus socioeconómico (SES) en mejorar el rendimiento de un estudiante, este estudio analiza los importantes factores socioeconómicos que afectan el rendimiento de un estudiante en Khyber Pakhtunkhwa, Pakistán. Desarrollamos nuestro propio conjunto de datos recopilando información de 100 escuelas diferentes (tanto públicas como privadas) en Khyber Pakhtunkhwa, Pakistán, que consta de más de 5550 estudiantes a quienes se les realizó una encuesta de cuestionario adecuada. El conjunto de datos creado consta de un total de 18 características y una clase objetivo. En esta investigación, utilizamos diferentes metodologías estadísticas y de aprendizaje automático (ML) para identificar los elementos más cruciales que afectan significativamente los logros académicos de un estudiante y tienen una fuerte correlación con la clase objetivo. Para seleccionar las características más prominentes del conjunto de datos, utilizamos dos selectores de características diferentes (FCBF y relief) y medimos sus rendimientos junto con los modelos de ML. Para medir la tasa de significancia de cada algoritmo de ML utilizando el espacio de características completo y seleccionado, utilizamos diferentes medidas de rendimiento como precisión, exactitud, recall, sensibilidad, especificidad, etc. Los resultados experimentales muestran que los algoritmos de selección de características mejoran significativamente el rendimiento de los modelos de clasificación al proporcionar características más relevantes que tienen una fuerte asociación con la clase objetivo. Este estudio también ofreció algunos consejos para los tomadores de decisiones, particularmente en el sector educativo respectivo y otras autoridades, para desarrollar estrategias específicas de solución, planes e iniciativas para abordar el problema. Se prevé que el esquema sugerido ayudará a los residentes de la provincia de Khyber Pakhtunkhwa, en particular, a obtener una educación de alta calidad que pueda allanar el camino hacia un Pakistán educado y desarrollado.