Open AccessAprendizado de Máquina Aplicado à Análise de Evasão em Cursos de Sistemas de Informação
Author(s) -
Patricia Santos,
Denise Hideko Goya
Publication year - 2020
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbsi.2020.13145
Subject(s) - adaboost , mathematics , physics , computer science , humanities , philosophy , artificial intelligence , support vector machine
Este estudo tem por objetivo identificar atributos relevantes para a previsão de evasão de alunos em cursos de Sistemas de Informação de instituições brasileiras, comparando várias abordagens de aprendizado de máquina, incluindo Florestas Aleatórias, AdaBoost, Vizinho mais próximo de K, Regressão Logística e Classificador de Votação. Os resultados mostram cobertura (85,6%), acurácia (87,1%) e precisão (92,4%) promissoras usando apenas 14 atributos.