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Previsor de Aprovação

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Transcript

  • 1. Previsor de Aprovação Henrique Dias [email_address]
  • 2. Sumário
      • Motivação
      • Atributos Previsores
      • Coleta de Dados
      • Relevância dos Atributos
      • Escolha da Classe
      • Relação dos Dados
      • Resultados
      • Análise dos Erros
      • Atributos não verificados
      • Conclusão
      • Agradecimentos
  • 3. Motivação
    • Aumentar o aproveitamento acadêmico dos alunos, podendo oferecer a eles um sistema que possa recomendar ou avaliar as disciplinas que melhor se caracterizam com o seu desempenho acadêmico.
  • 4. Atributos Previsores Idade Classe Sexo I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 Etapa TRM TIM Créditos Caráter Docente Disciplina Semestre Total de Créditos Saúde Carga Horária Trabalho Clima Férias Vestibular Redação Repetência Histórico Motivação Conceito Situação
  • 5. Atributos Previsores Idade Classe Sexo I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 Etapa TRM TIM Créditos Caráter Docente Disciplina Semestre Total de Créditos Saúde Carga Horária Trabalho Clima Férias Vestibular Redação Repetência Histórico Motivação Conceito Situação
  • 6. Coleta de Dados
      • 5 Históricos
        • Dados insuficientes 
        • Distribuição das Classes
          •   A: 12%, B: 30%, C: 45%, D: 8%, FF: 1%, CANC: 1%
    •  
      • Fonte de dados do CPD
        • 2150 alunos do semestre 2008/2
        • Distribuição das Classes
          •   72% Aprovado; 23% Reprovado; 3% Afastado; 0,3% Cancelado
        • Normalização
        • Lixo
        • Dados que comprometem
    •  
      • CPD Plus 
        • 18 Atributos: + Data Nascimento, Semestre Atual, Semestre Anterior, Idade
          • Distribuição das Classes
          • 19% A, 26% B, 29% C, 12% D, 11%FF, 4% NULL (Afastado, Cancelado)
        • 21.328 Instâncias
  • 7. Relevância dos Atributos
      • 5 Históricos (Ranker +  InfoGainAttributeEval)
        • 0.986 Disciplina
        • 0.1123 TRM
        • 0.1003 TIM
        • 0.0956 Index5
    •  
      •   CPD (Ranker +  InfoGainAttributeEval)
        • 0.28726 Indice3
        • 0.20548 TRM
        • 0.18971 TIM
        • 0.16162 Docente
        • 0.15161 Disciplina
        • 0.15057 Indice4
        • 0.06263 Indice1
        • 0.05335 Indice5
        • 0.03273 Etapa 
        • 0.02641 Indice2 
        • 0.00692 Creditos 
        • 0.00552 Carater 
        • 0.00387 Sexo
      •   CPD (Ranker +  ReliefFAttributeEval)
        • 0.30403 Docente
        • 0.28968 Disciplina
        • 0.06124 Indice3
        • 0.04235 TRM
        • 0.03368 Indice4
        • 0.03138 Etapa
        • 0.02437 TIM
        • 0.01987 Indice1
        • 0.01235 Creditos
        • 0.00969 Carater
        • 0.00387 Indice2
        • 0.00248 Indice5
        • -0.00192 Sexo
  • 8. Escolha da Classe
      • Situação
        • Aprovado
        • Reprovado
        • Afastado
        • Cancelado
    •  
      • Conceito
        • A
        • B
        • C
        • D
        • FF
  • 9. Relacão dos Dados (TIM x I3)
  • 10. Resultados Meta.ClassificationViaRegression TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure   ROC Area  Class  0.269     0.003      0.75      0.269     0.396      0.799    Afastado  0.922     0.474      0.84      0.922     0.879      0.857    Aprovado  0         0          0         0         0          0.387    Cancelado  0.507     0.09       0.635     0.507     0.564      0.843    Reprovado Lazy.KStar TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure   ROC Area  Class  0.821     0.007      0.797     0.821     0.809      0.996    Afastado  0.888     0.39       0.86      0.888     0.874      0.85     Aprovado  0         0.001      0         0         0          0.457    Cancelado  0.558     0.107      0.617     0.558     0.586      0.838    Reprovado
  • 11. Análise de Erros
  • 12. Atributos não verificados
      • Semestre cursado: 1º ou 2º semestre
    •  
      • Número total de disciplinas cursada pelo aluno no semestre corrente
    •  
      • Avaliação dos professores (Portal do Aluno)
  • 13. Conclusão
      • Dificuldade na obtenção dos dados
      • Escolha dos Atributos
      • Avaliação dos algorítmos
      • Implementação do sistema
      • Análise de dados     Tomada de Decisão
  • 14. Agradecimentos
      • Paulo Engel Martins
      • Denise Coutinho, CPD - UFRGS
        • Dados fornecidos
    •  
      • Contribuição espontânea dos históricos
        • Alex Zigler
        • Augusto Santos
        • Carolina Nogueira
        • Felipe Silveira
        • Filipe Rodrigues
        • Marcelo Ruas
        • Rafael Pacheco Kovaleski
  • 15. Muito Obrigado! Dúvidas? Sugestão de leitura: Super Crunchers, Ian Ayres