(untitled) (Encontros Universitários da UFC, 2019)
Foram realizadas várias análises referente ao banco de dados dos alunos da Universidade Federal do Ceará referente aos anos de 2010 a 2017, foram utilizadas as seguintes variáveis para o estudo: Raça, Idade, Sexo e Turno para relacionar ou prever a variável Evasão, em questão da variável Evasão foi realizado o seguinte procedimento, foram estudados somente pessoas que ingressaram no ano de 2010, mas temos as suas variáveis até o ano de 2017, no caso se a pessoa evadir de alguma forma até o ano de 2017 essa variável será considerada como Evadiu, caso contrário, Não Evadiu. Primeiramente foi realizado uma análise descritiva a fim de entender o comportamento dos dados. Foram realizados várias análises como regras de associação com o algoritmo Apriori que têm o objetivo de encontrar subgrupos frequentes relacionados à evasão, também foram realizados diversos algoritmos de aprendizagem de máquina a fim de prever se uma pessoa vai evadir, com precisões (excelentes), foram realizados os seguintes algoritmos: Árvore de decisão, Floresta Aleatória, Boosting, K-Vizinhos mais próximos, Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais. Nesse projeto um dos principais objetivos é prevenir um dos maiores problemas que a Universidade Federal do Ceará enfrenta que é a evasão bem como os fatores mais importantes que levam a este acontecimento, isso ocasiona diversos prejuízos como o não retorno do investimento realizado nesse indivíduo, para que quando identifiquemos essas pessoas serem