01. Introdução

O Random Forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado, amplamente utilizado para tarefas de classificação e regressão. Ele consiste em um conjunto de árvores de decisão, onde cada árvore contribui para a previsão final do modelo, tornando-o robusto contra overfitting e capaz de lidar com dados complexos e não lineares.

Neste projeto, o objetivo é aplicar o Random Forest para prever o desempenho dos alunos com base em variáveis socioeconômicas e escolares, utilizando o conjunto de dados "Students Performance in Exams" do Kaggle. O modelo é especialmente relevante para identificar fatores que influenciam o rendimento escolar, apoiar políticas educacionais e propor intervenções mais eficazes.

O Random Forest se destaca por: - Reduzir o risco de sobreajuste em relação a modelos de árvore única. - Permitir a análise da importância das variáveis para a predição. - Ser flexível e apresentar alta precisão em diversos contextos.

O projeto envolve etapas de análise exploratória, visualização, pré-processamento, treinamento e avaliação do modelo, buscando compreender como diferentes fatores impactam o desempenho dos alunos e como o Random Forest pode ser utilizado para gerar previsões confiáveis e insights relevantes para a área educacional.