Uma análise dos algoritmos de classificação com base na evasão dos estudantes dos cursos técnicos integrados ao Ensino Médio do Campus Ceres do IF Goiano

Objetivou-se a análise de algoritmos de mineração de dados que melhor se adequem às condições e dados dos cursos técnicos integrados ao Ensino Médio do Campus Ceres do IF Goiano. A partir da metodologia KDD, foi possível trabalhar com uma amostra de 1.478 matrículas. Com a ferramenta Weka, pôde ser feita a comparação dos algoritmos: J48, Naive Bayes, Logistic, Multilayer Perceptron, IBk e LibSVM. Dentre eles, o LibSVM se mostrou o melhor preditor, alcançando o melhor resultado de três das cinco métricas consideradas no estudo.