Estudo comparativo entre os modelos de regressão sob dados do ensino fundamental fornecidos pelo INEP

Resumo

A acesso a informação tornou-se regra na sociedade moderna, tendo em vista que tal elemento pode influenciar e impulsionar tanto padrões comportamentais quanto moldar estratégias com foco no entendimento e assertividade as propostas ligadas a esta sociedade. Portanto, a quantidade de dados tende a aumentar a cada dia, sendo necessário a utilização de técnicas que possibilitem não apenas a recuperação e organização, mas a utilização de forma consciente por meio da extração de informações úteis a sociedade. Se observado o trabalho de Nascimento, Cruz Junior e Fagundes (2018) traz a representação de resultados educacionais baseados em dados do ensino fundamental fornecida pelo INEP, onde são aplicados modelos lineares em sua proposta por meio de técnicas de regressão linear e robusta. Portanto, ciente da existência de outros métodos de regressão, foi-se questionado se haveria a possibilidade de obtenção de melhores resultados com proposição de modelos de previsão para o mesmo parâmetro e dai o interesse em escolher os modelos de regressão como: ridge, bayesian ridge, lasso e Random forest. Foi-se utilizada a metodologia treine-teste-treine, em concordância, com o trabalho já realizado por Nascimento, Cruz Junior e Fagundes (2018) que seguiu o método do CRISP-DM para visualização, coleta e organização dos dados disponibilizados abertamente pelo INEP em seu portal, com foco no ano de 2016 realizando 30 iterações dentro de suas variáveis na pesquisa.