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!