Descubra como criar um modelo de regressão linear para prever aprovações de alunos. Aprenda passo a passo!
Previsão de Aprovação de Alunos com Regressão Linear Simples
Neste artigo, vamos abordar a criação de um modelo de regressão linear simples para prever o percentual de alunos que serão aprovados em 2017, com base nos dados de aprovação de 2015 e 2016.
- A importância da previsão de aprovação de alunos para o planejamento educacional
- A utilização de modelos de regressão linear simples para previsões
- A relevância dos dados de aprovação de anos anteriores para prever o desempenho futuro
Obtenção e Análise dos Dados
O primeiro passo é obter os dados de aprovação de 2015 e 2016 e realizar uma análise exploratória para entender melhor as variáveis.
- A importância da análise exploratória de dados para compreender o contexto
- A utilização de estatísticas descritivas e visuais para compreender a distribuição e comportamento dos dados
- A identificação de valores ausentes e a necessidade de tratamento dos dados
Pré-processamento dos Dados
Com a análise exploratória feita, podemos identificar quais pré-processamentos prec…
- A importância do pré-processamento de dados para a construção de modelos precisos
- A identificação de necessidades de tratamento dos dados após a análise exploratória
- A relevância da qualidade dos dados para a eficácia do modelo de regressão linear
Pré-processamento dos dados
Antes de treinar o modelo, é essencial realizar algumas etapas de pré-processamento nos dados. Isso inclui a aplicação de técnicas como tratamento de valores ausentes, codificação de variáveis categóricas, padronização/normalização de variáveis numéricas e detecção/remoção de outliers.
- Identificar e tratar valores ausentes nos dados
- Converter variáveis categóricas em formatos numéricos para análise
- Padronizar ou normalizar variáveis numéricas para garantir consistência nos dados
- Identificar e remover outliers que possam afetar a precisão do modelo
Modelagem com Regressão Linear
Com os dados pré-processados, o próximo passo é aplicar um modelo de regressão linear para realizar previsões de aprovação. Neste caso, o objetivo é utilizar os dados de 2015 como variável preditora (X) para estimar os valores de aprovação em 2016 (variável target, y). Trata-se de um problema de regressão, onde a intenção é prever uma variável numérica contínua com base nos recursos disponíveis. A regressão linear é um algoritmo inicial adequado para este cenário.
- Separar os dados em conjuntos de treino e teste
- Definir as variáveis preditoras (dados de 2015) e a variável target (aprovações 2016)
- Instanciar e treinar um modelo de Regressão Linear nos dados de treino
- Avaliar métricas como coeficiente de determinação R2, RMSE, MAE entre os valores previstos e reais no conjunto de teste
- Refinar o modelo, se necessário, adicionando transformações nos dados ou removendo variáveis pouco informativas para melhorar seu desempenho
Modelo treinado e avaliado para previsões
Agora que temos um modelo treinado e avaliado, podemos utilizá-lo para fazer previsões de aprovação para 2017, conforme solicitado inicialmente. As previsões serão feitas utilizando os dados mais recentes disponíveis como entrada para o modelo – no caso os dados de 2016. Assim teremos uma estimativa dos percentuais de aprovação esperados para 2017, com um intervalo de confiança calculado a partir do erro do modelo observado anteriormente. Além da previsão pontual, também podemos plotar a reta de regressão completa, mostrando a tendência geral de aprovação observada nos últimos anos e projetada para 2017.
- Utilização de modelo treinado e avaliado para previsões de aprovação
- Estimativa dos percentuais de aprovação esperados para 2017 com intervalo de confiança
- Plotagem da reta de regressão completa para mostrar a tendência de aprovação
Previsões para 2017
Dessa forma, entregamos o modelo solicitado pelo Ministério da Educação para estimar as aprovações de alunos em 2017!
- Entrega do modelo para estimar aprovações de alunos em 2017
Considerações Finais
Neste projeto, aplicamos regressão linear para prever percentuais de aprovação de alunos, um caso realista e comum de uso de machine learning. Vimos o passo a passo completo, desde a análise exploratória até avaliação do modelo e novas previsões. O modelo final pode ainda ser melhorado coletando mais dados, testando outras técnicas de modelagem, identificando novas variáveis preditoras entre outros. Mas já entregamos uma solução inicial e com resultados razoáveis segundo nossas métricas. E estamos prontos para evoluí-la conforme necessário!
- Aplicação de regressão linear para prever percentuais de aprovação de alunos
- Possibilidade de melhoria do modelo através da coleta de mais dados e testes de outras técnicas de modelagem
- Entrega de uma solução inicial com resultados razoáveis
Conclusão
Aplique regressão linear para prever aprovações de alunos. Entregue uma solução inicial e esteja pronto para evoluí-la conforme necessário!