Student Dropout Prediction

🎓 Quais são os atributos determinantes no abandono estudantil? Isso é o que esse projeto visa descobrir 😎!

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O presente repositório visa relatar uma análise exploratória e o desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina preditiva, a fim de compreender o problema do êxodo de estudantes no ensino superior. Assim sendo, é possível relacionar os motivos mais prováveis de tal fenômeno para contribuir à discussão sobre problema. Para fins deste estudo optamos por utilizar o conjunto de dados `Predict students' dropout and academic success". Conduzimos os experimentos utilizando uma variedade de técnicas de tratamento e análise de dados e aprendizado de máquina supervisionado. Como produto final obtivemos um classificador baseado em uma Regressão Logistica que alcançou médias de acurácia e medida f1 macro de 86% em ambas. Por fim, os resultados mostraram que os motivos principais estão além de fatores internos da universidade, como rendimento acadêmico por exemplo. Mas de fatores e situações socioeconômicas que os estudantes enfrentam durante a graduação. Mais detalhes serão abordados no decorrer do artigo. A implementação prática está disponível em: https://github.com/felmateos/student-dropout-prediction.

Git Clone

Para obter uma cópia local deste repositório, utilize o seguinte comando:

git clone https://github.com/felmateos/student-dropout-prediction.git

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Instalação

Antes de começar, certifique-se de ter o ambiente Python configurado. Utilize o seguinte comando para instalar as dependências necessárias:

pip install -r requirements.txt

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Conjunto de Dados

O conjunto de dados usado está disponível no endereço abaixo:

https://www.kaggle.com/datasets/thedevastator/higher-education-predictors-of-student-retention

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Documentos importantes

Na pasta 'docs' está o planejamento que usamos para a condução desse experimento.

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Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para propor melhorias, relatar problemas ou abrir pull requests.

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Licença

Este projeto é licenciado sob a Licença MIT.

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