model_training
RF AUC (treino)0,706curva ROC
verified
RF AUC (CV)0,6905 folds estratificados
timeline
LogReg AUC (CV)0,658baseline linear
straighten
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).

Painel completo do modelo M4_Abandono_EM_TDI_AFD

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.

Importância por permutação — M4_Abandono_EM_TDI_AFD

Top 3 variáveis (MDI)

Alunos/docente (Médio), Distorção idade-série (Médio), Lab. informática

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

model_training
M1_Abandono_EM 0,663 AUC (CV)
model_training
M2_Desempenho_SAEB_MT 0,712 AUC (CV)
model_training
M3_Desempenho_ENEM 0,739 AUC (CV)