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projeto de análise da evasão na Universidade Federal de São Paulo, uma aplicação de Aprendizado de Máquina em Direitos Humanos

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Análise de Evasão da UNIFESP

Projeto de análise de evasão na UNIFESP com licença MIT. A base de dados não está neste repositório pois é de propriedade da Profa. Dra. Juliana Cespedes do Instituto de Ciência e Tecnologia.

Projeto

Os arquivos principais são Previsão de desistentes.ipynb que contém o código e análises feitas para treinar modelos para realizar a previsão entre alunos da classe SIM e NÃO para o atributo DESISTENTE, e o arquivo Análiselise da base.ipynb.

Requisistos para o projeto

python 3.5

lista extensa do environment

Os pacotes estarão listados no arquivo requirements.txt conforme o exemplo a seguir:

ipython==5.1.0
jupyter==1.0.0
matplotlib==1.5.3
notebook==4.2.3
pandas==0.18.1
xlrd==1.0.0
scikit-learn==0.18.1

Daí, para instalar os pacotes você irá precisar de um ambiente virtual ativo em sua máquina. Para instalar um gestor de ambientes virtuais em sua máquina (Ubuntu e similares) utilize os seguintes comandos no terminal:

sudo apt-get install python-pip python-dev
sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
echo "export WORKON_HOME=~/envs" >> ~/.bashrc
echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
echo "export PIP_REQUIRE_VIRTUALENV=true" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
mkvirtualenv <env_name> -p /usr/bin/python3

Observação: substitua <env_name> pelo nome de preferência para seu ambiente virtual. Assim que tiver o ambiente virtual instalado, dentro dele, digite o comando abaixo:

pip install -r requirements.txt

Para sair do ambiente virtual utilize:

deactivate

Para entrar em um ambiente virtual já criado utilize:

workon <env_name>

onde <env_name> é o nome do seu ambiente virtual já existente.

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