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Abaixo podemos observar em maiores detalhes o processo completo:

Geração da Base de treinamento e de Teste

Inicialmente é necessário definir o período de interesse que se deseja prever os prováveis evasores. Supondo que nosso período de interesse seja o 1º semestre de 2019 (figura 1):

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Posteriormente, as informações da base de treinamento serão utilizadas para treinar o algoritmo de inteligência artificial e gerar o modelo preditivo. Já a base de teste será utilizada para validar o modelo preditivo gerado.

Geração do Modelo de Classificação

Neste momento, é necessário identificar algumas informações da vida acadêmica dos estudantes até o período de interesse definido. Estas informações são utilizadas para se realizar uma análise prévia de alguns aspectos acadêmicos e financeiros e identificar os padrões de comportamento destes alunos (figura 2):

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• Modelo para o agrupamento dos estudantes: agrupa os estudantes com perfis semelhantes, considerando suas características acadêmicas e financeiras.

Validação do Modelo de Classificação

Nesta etapa, o modelo de classificação gerado será aplicado na base de teste. Desta forma é possível avaliar se o modelo possui uma precisão aceitável, pois os alunos da base de teste que abandonaram a instituição já são conhecidos.

Aplicação do Modelo de Classificação

Caso a precisão do modelo de classificação seja aceitável, ele será aplicado aos alunos matriculados no período de interesse.

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