Comparando a Capacidade Preditora dos Algoritmos CART e CTREE
Palabras clave:
algoritmos, mineração de dados, avaliação em larga escala, avaliação de desempenho, Exame Nacional do Ensino Médio.Resumen
Mesmo que o algoritmo CART tenha sido aplicado de forma extensiva em estudos preditivos educacionais, pesquisadores argumentam que o CART apresenta sério viés seletivo. Este viés é representado na preferência aos preditores com mais categorias. Este artigo considera este problema e compara os algoritmos CART e CTREE, este considerado não-viesado, tomando como resultado suas capacidades preditoras. Os algoritmos foram aplicados a um grande banco de dados educacional (N = 3670089), no qual estão incluídos vários preditores nominais e ordinais com muitas categorias, um cenário no qual existe alta possibilidade de produzir viés seletivo. Foram geradas uma árvore do CTREE e outra do CART, ambas com 16 folhas, provenientes de um modelo com 53 variáveis preditoras e a nota da redação final, como desfecho. A árvore do algoritmo CART apresentou uma predição muito melhor. Para grandes bancos de dados, possivelmente o algoritmo CART é mais indicado do que o algoritmo CTREE.
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