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M1_Abandono_EM
Variável-alvo: ABANDONO_MED_TOTAL · 1934 observações · 11 preditores
RF AUC (CV)
0,663
Acurácia (RF)
0,631
RF AUC (treino)0,672curva ROC
RF AUC (CV)0,6635 folds estratificados
LogReg AUC (CV)0,643baseline linear
Mediana alvo1,60limiar de classificação
Painel de avaliação
Painel gerado pelo script 014_Modelos_Preditivos.py contendo:
distribuição da variável-alvo, matriz de confusão, curva ROC e importância das variáveis (MDI).
Importância das variáveis (por permutação)
Cada barra mostra a queda média de AUC quando os valores daquela variável são embaralhados aleatoriamente no conjunto de teste. Quanto maior a queda, mais o modelo depende daquela variável.
Top 3 variáveis (MDI)
Alunos/docente (Médio), Lab. informática, PIB per capita
Importância pelo critério Mean Decrease in Impurity do Random Forest. Indica as três variáveis com maior contribuição relativa para reduzir a impureza nas divisões das árvores ao longo de todo o ensemble.
Outros modelos
M2_Desempenho_SAEB_MT
0,712
AUC (CV)
M3_Desempenho_ENEM
0,739
AUC (CV)
M4_Abandono_EM_TDI_AFD
0,690
AUC (CV)