Modelagem explicativa e classificatória por aprendizagem sistêmica do status discente do Instituto Federal de Brasília

Abstract

Este trabalho tem como objetivo encontrar variáveis sócio-econômicas que levam o discente a evasão, trancamento ou integralização do curso e se é possível prever essas condições ou o seu êxito antes do início do curso. Os dados se referem aos cursos técnicos do Instituto Federal de Brasília de 2014 a 2017. A modelagem preditiva ocorre dentro da perspectiva estatística com o uso da Regressão Logística e no campo de aprendizagem de máquinas Random Forest e Redes Neurais Artificiais, maximizando F1 dentro do critério de Early Stopping, consequentemente evitando um sobreajuste.