TÉCNICAS DE VALIDAÇÃO DE DADOS PARA SISTEMAS INTELIGENTES: UMA ABORDAGEM DO SOFTWARE SDBAYES

• Autor(a) principal: SCHREIBER, JACQUES NELSON CORLETA
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: BESKOW, ALVIN LAURO, MÜLLER, JEAN CARLOS TORRES, NARA, ELPIDIO OSCAR BENITEZ, SILVA, JULIANA IPÊ DA, REUTER, JÚLIA WEBER
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
• Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/181199
• topic: Métodos de validação; Rede Bayesiana; Predição de Evasão; Discente

Nesse artigo é abordado a validação de métricas de Mineração de dados, referentes a um software, denominado SDBayes, que foi desenvolvido em um projeto de pesquisa. O software faz a predição dos discente mais propensos a evadir ou permanecer em uma Instituição de Ensino Superior apresentando probabilidades de permanência e probabilidades de evasão, também utiliza Redes Bayesianas, que são métricas de classificação muito usadas para a área médica, pois simula muito bem o raciocínio humano. No entanto, as classificações feitas pelas Redes bayesianas nem sempre correspondem com a realidade do problema, com isso, foram abordadas, cinco técnicas de validação de dados, para estimar a real capacidade de predição do sistema desenvolvido. Os métodos usados foram: F-measure, K-fold, Hold-out, Leave-one-out e o Receiver Operating Characteristics (ROC).