Algoritmo CART: Previsão do Desempenho na Matemática do Secundário

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cabete, Nélia Pereira
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Cardoso, Margarida G. M. S.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://doi.org/10.34627/rcc.v1i0.50
Resumo: In the present study we use the CART-Classification and Regression Trees algorithm to predict math grades based on a sample of high school students. Students from Public and Private schools are considered separately. Predictors include socio-demographics, personal attributes and some specific characteristics related to school. The models obtained have a good predictive capacity: proportion of grades’ explained variance is 83,5% and 90,5% for regression trees referred to Public and Private schools, respectively. The relative importance of predictors is evaluated, the most important being the student’s average grade referred to the remaining subjects (excluding mathematics).
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spelling Algoritmo CART: Previsão do Desempenho na Matemática do SecundárioIn the present study we use the CART-Classification and Regression Trees algorithm to predict math grades based on a sample of high school students. Students from Public and Private schools are considered separately. Predictors include socio-demographics, personal attributes and some specific characteristics related to school. The models obtained have a good predictive capacity: proportion of grades’ explained variance is 83,5% and 90,5% for regression trees referred to Public and Private schools, respectively. The relative importance of predictors is evaluated, the most important being the student’s average grade referred to the remaining subjects (excluding mathematics).O algoritmo CART-Classification and Regression Trees é aplicado na previsão das classificações de matemática associadas a uma amostra de alunos do ensino secundário. São modeladas, separadamente, as observações respeitantes a alunos do ensino secundário público e privado, considerando factores sócio-demográficos, factores específicos e factores pessoais. Obtém-se uma boa capacidade preditiva para os modelos propostos: 83,5% e 90,5%, estimativas da proporção de variância explicada, obtidas mediante validação cruzada, para os modelos do ensino público e privado, respectivamente. É ainda avaliada a importância relativa das variáveis preditivas nos modelos sublinhando-se, como principal, a média obtida pelos alunos às restantes disciplinas do secundário.Universidade Aberta2018-04-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://doi.org/10.34627/rcc.v1i0.50oai:ojs2.journals.uab.pt:article/50Revista de Ciências da Computação; v. 1 (2006); 11-272182-18011646-633010.34627/rcc.v1i0reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAPporhttps://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/50https://doi.org/10.34627/rcc.v1i0.50https://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/50/101Direitos de Autor (c) 2018 Universidade Abertahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessCabete, Nélia PereiraCardoso, Margarida G. M. S.2022-10-25T11:31:51Zoai:ojs2.journals.uab.pt:article/50Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:13:58.461812Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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