PredicaoDeDeputadosEleitos
Marcos Arruda
3/4/2018
## loading dos dados de TREINO
input <- read.csv("./dados/train.csv", encoding = "latin1")
## removendo variáveis irrelevantes -> Apenas identificadores, informações com pouca influência no resultado final.
input <- input %>% select(-ID, -nome, -numero_cadidato, -idade, -estado_civil, -grau, -setor_economico_despesa, -setor_economico_receita)
# loading dos dados de TESTE
input_teste <- read.csv("./dados/test.csv", encoding = "latin1")
# para o Kaggle
ID <-input_teste %>% select(ID)
input_teste <- input_teste %>% select(-ID, -nome, -numero_cadidato, -idade, -estado_civil, -grau,-setor_economico_despesa, -setor_economico_receita)
## criando partição: 75% em TREINO e 25% em TESTE
dataPartition <- createDataPartition(y = input$situacao_final, p=0.755, list=FALSE)
## fazendo a partição reproduzível
set.seed(9560)
## separando o dataframe: TREINO/TESTE
train_data <- input[dataPartition, ]
test_data <- input[-dataPartition, ]- Há desbalanceamento das classes (isto é, uma classe tem muito mais instâncias que outra)? Em que proporção? Quais efeitos colaterais o desbalanceamento de classes pode causar no classificador?
Há um desbalanceamento quando a quantidade de instâncias são consideravelmente diferentes. Para isso é necessário contabilizar as instâncias das classes de situacao_final e verificar se há desbalanceamento entre as mesmas.
nao_eleito <- input %>% select(situacao_final) %>% filter(situacao_final == 'nao_eleito') %>% nrow()
eleito <- input %>% select(situacao_final) %>% filter(situacao_final == 'eleito') %>% nrow()
df = data.frame(situacao = c("eleito", "não eleito"), count = c(eleito, nao_eleito))
pie(df$count,labels=c("Eleito","Não Eleito"),main="Eleições para deputado - 2014")
Como podemos observar no gráfico acima, há um enorme desbalanceamento das classes de situacao_final. O número de candidatos não eleitos é cerca de 90% do total dos candidatos (a concorrência para uma vaga é grande).
Esse é um problema que causa redução da acurácia dos modelos, uma vez que o classificador vai tender para a classe majoritária (a não eleição).
Para “resolver” o problema do desbalanceamento existem algumas formas, são elas: Undersampling, que consiste em remover algumas instâncias do dataset cuja classe é a majoritária. Oversampling: Pode ser dividido em dois tipos, Random Oversampling e Informative Oversampling, basicamente o que ocorre é a criação instâncias da classe minoritária.
Synthetic Data Generation: Em palavras simples, em vez de replicar e adicionar as observações da classe minoritária, supera desequilíbrios gerando dados artificiais. É também um tipo de técnica de sobreamostragem.
ROSE: O pacote ROSE (Random Over Sampling Examples) nos ajuda a gerar dados artificiais com base em métodos de amostragem e abordagem de inicialização.
Abaixo temos os dois métodos citados, além do método ROSE, e a tabela com o número de instâncias de cada método utilizado.
train_data <- train_data %>% select(-recursos_de_outros_candidatos.comites, -recursos_de_partidos, -recursos_de_pessoas_fÃ.sicas, -recursos_de_pessoas_juridicas, -recursos_proprios)ROSE
rose_train <- ROSE(situacao_final ~ ., data = train_data)$data
table(rose_train$situacao_final)
nao_eleito eleito
1533 1590 Obs: downSample will randomly sample a data set so that all classes have the same frequency as the minority class. upSample samples with replacement to make the class distributions equal
up_train <- upSample(x = train_data[,],
y = train_data$situacao_final)
up_train <- up_train %>% select(-Class)
table(up_train$situacao_final)
eleito nao_eleito
2808 2808 down_train <- downSample(x = train_data[, -ncol(train_data)],
y = train_data$situacao_final)
down_train <- down_train %>% select(-Class)
table(down_train$situacao_final) < table of extent 0 >O método escolhido foi o ROSE, que cria instâncias da classe minoritária (eleitos) e diminui instâncias da classe majoritária (não eleitos).
- Treine: um modelo de regressão logística, uma árvore de decisão e um modelo de adaboost. Tune esses modelos usando validação cruzada e controle overfitting se necessário, considerando as particularidades de cada modelo.
# usando validação cruzada 10-fold com 5 repetições
fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv",
number = 10,
repeats = 5,
classProbs = TRUE)Regressão Logística
reg_logistica <- glm(formula=situacao_final~., data = rose_train, family=binomial)glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurredÁrvore de decisão
arvore <- train(
x = rose_train[, names(rose_train) != "situacao_final"],
y = rose_train$situacao_final,
method = "rpart",
trControl = fitControl,
control = rpart.control(cp = 0.4))Adaboost
adaboost <- train(x = rose_train[, names(rose_train) != "situacao_final"],
y = rose_train$situacao_final,
method = "adaboost",
trControl = fitControl)- Reporte acurácia, precision, recall e f-measure no treino e validação. Como você avalia os resultados? Justifique sua resposta.
A análise será feita no modelo adaboost.
No teste
# predição
test_data$prediction <- predict(adaboost, test_data)
# submissao no Kaggle
newCSV <- ID
newCSV$prediction <- test_data$prediction
write.csv(newCSV, "sample_submission.csv", row.names=FALSE)
# quantidade de acertos na predição de que o candidato seria eleito
TP <- test_data %>% filter(situacao_final == "eleito", prediction == "eleito") %>% nrow()
# quantidade de acertos na predição de que o candidato seria nao_eleito
TN <- test_data %>% filter(situacao_final == "nao_eleito" , prediction == "nao_eleito" ) %>% nrow()
# quantidade de erros na predição de que o candidato seria nao_eleito
FP <- test_data %>% filter(situacao_final == "nao_eleito" , prediction == "eleito") %>% nrow()
# quantidade de erros na predição de que o candidato seria eleito
FN <- test_data %>% filter(situacao_final == "eleito", prediction == "nao_eleito" ) %>% nrow()
# precisão das observações classificadas corretamente
accuracy <- (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN)
# quantas observaçoes preditas como positivas são realmente positivas
precision <- TP / (TP + FP)
# quantas observaçoes positivas foram classificadas corretamente
recall <- TP / (TP + FN)
# média harmônica da precisão e recall
f_measure <- 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
f_measure[1] 0.6596859accuracy[1] 0.9357708precision[1] 0.7recall[1] 0.6237624confusionMatrix(test_data$prediction, test_data$situacao_final)Levels are not in the same order for reference and data. Refactoring data to match.Confusion Matrix and Statistics
Reference
Prediction eleito nao_eleito
eleito 63 27
nao_eleito 38 884
Accuracy : 0.9358
95% CI : (0.9189, 0.9501)
No Information Rate : 0.9002
P-Value [Acc > NIR] : 0.00004097
Kappa : 0.6244
Mcnemar's Test P-Value : 0.2148
Sensitivity : 0.62376
Specificity : 0.97036
Pos Pred Value : 0.70000
Neg Pred Value : 0.95879
Prevalence : 0.09980
Detection Rate : 0.06225
Detection Prevalence : 0.08893
Balanced Accuracy : 0.79706
'Positive' Class : eleito
varImp(adaboost)ROC curve variable importance
Importance
total_receita 100.000
total_despesa 99.021
quantidade_despesas 74.590
quantidade_doacoes 73.597
media_receita 69.996
media_despesa 67.759
quantidade_doadores 62.580
quantidade_fornecedores 57.468
descricao_ocupacao 37.068
despesa_max_campanha 25.749
descricao_cor_raca 25.725
sexo 20.010
UF 1.341
partido 0.000o modelo teve acurácia igual a 0.9357708 no teste. O resultado foi satisfatório uma vez que o modelo conseguiu predizer corretamente o resultado da eleição na maioria dos casos.
Possui nível de falso-positivo (FP) alto, o que levou a diminuição da precisão do modelo. Possui nível de falso negativo (FN) baixo, o que aumenta o recall.
O fato do f-measure, medido calculando a média harmônica entre precisão e recall, ter valor próximo a 1 é um indicador que o modelo é um bom preditor.
- Interprete as saídas dos modelos. Quais atributos parecem ser mais importantes de acordo com cada modelo? Crie pelo menos um novo atributo que não está nos dados originais e estude o impacto desse atributo.
Vamos analisar o impacto de criar um novo atributo chamado candidatoReeleicao, que possui valor 1 caso o candidato já seja deputado e 0, caso contrário. Esse é o caso de candidatos a reeleição.
rose_train$candidatoReeleicao <- ifelse(rose_train$descricao_ocupacao == "DEPUTADO", 1, 0)
test_data$candidatoReeleicao <- ifelse(test_data$descricao_ocupacao == "DEPUTADO", 1, 0)Regressão Logística
summary(reg_logistica)
Call:
glm(formula = situacao_final ~ ., family = binomial, data = rose_train)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.7839 -0.1661 0.0005 0.1959 2.9668
Coefficients:
Estimate
(Intercept) -1.884e+01
UFAL -2.070e+00
UFAM -3.183e+00
UFAP 1.766e+00
UFBA -1.124e+00
UFCE -6.035e-01
UFDF -1.077e+00
UFES -1.041e+00
UFGO -2.473e+00
UFMA -4.995e-01
UFMG -2.745e+00
UFMS -1.374e+00
UFMT -2.427e+00
UFPA -1.113e+00
UFPB -1.213e+00
UFPE -9.357e-01
UFPI -3.364e+00
UFPR -8.047e-01
UFRJ -1.430e+00
UFRN 1.832e-01
UFRO -1.378e-01
UFRR 1.319e+00
UFRS -1.788e+00
UFSC -1.602e+00
UFSE -5.459e-02
UFSP -2.042e+00
UFTO -1.393e+00
partidoPC do B 1.085e+00
partidoPCB -1.604e+01
partidoPCO -1.670e+01
partidoPDT -5.857e-02
partidoPEN 6.687e-02
partidoPHS 7.285e-01
partidoPMDB 5.746e-01
partidoPMN -2.300e+00
partidoPP -1.363e+00
partidoPPL -1.908e+01
partidoPPS -1.154e+00
partidoPR 8.924e-01
partidoPRB 1.363e+00
partidoPROS -1.820e-01
partidoPRP 1.747e-01
partidoPRTB -1.827e+01
partidoPSB 5.006e-01
partidoPSC 1.658e+00
partidoPSD -1.961e-01
partidoPSDB 4.307e-01
partidoPSDC -2.167e+00
partidoPSL -1.794e+01
partidoPSOL -1.199e+00
partidoPSTU -1.545e+01
partidoPT 2.107e-01
partidoPT do B -4.711e+00
partidoPTB 3.637e-01
partidoPTC -1.695e+01
partidoPTN 9.711e-01
partidoPV 9.224e-02
partidoSD -5.799e-01
quantidade_doacoes 9.579e-03
quantidade_doadores 9.970e-03
total_receita 7.260e-07
media_receita 1.106e-05
quantidade_despesas 6.419e-04
quantidade_fornecedores 8.062e-04
total_despesa 6.780e-07
media_despesa 3.105e-04
sexoMASCULINO 1.009e+00
descricao_ocupacaoADVOGADO 5.076e-01
descricao_ocupacaoAGENTE ADMINISTRATIVO -1.771e+01
descricao_ocupacaoAGENTE DE SAÃ\u009aDE E SANITARISTA -1.652e+01
descricao_ocupacaoAGENTE DE VIAGEM -1.535e+01
descricao_ocupacaoAGENTE POSTAL -1.561e+01
descricao_ocupacaoAGRÃ\u0094NOMO 1.893e+01
descricao_ocupacaoAGRICULTOR 1.883e+00
descricao_ocupacaoAPOSENTADO (EXCETO SERVIDOR PÃ\u009aBLICO) -1.687e+01
descricao_ocupacaoARQUITETO 1.876e+00
descricao_ocupacaoARTESÃ\u0083O -1.404e+01
descricao_ocupacaoARTISTA PLÃ\u0081STICO E ASSEMELHADOS -1.656e+01
descricao_ocupacaoASSISTENTE SOCIAL 1.561e+00
descricao_ocupacaoATLETA PROFISSIONAL E TÃ\u0089CNICO EM DESPORTOS -1.725e+01
descricao_ocupacaoATOR E DIRETOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS -1.513e+01
descricao_ocupacaoAUXILIAR DE ESCRITÃ\u0093RIO E ASSEMELHADOS -1.601e+01
descricao_ocupacaoBANCÃ\u0081RIO E ECONOMIÃ\u0081RIO 2.147e+00
descricao_ocupacaoBIÃ\u0093LOGO 1.600e+00
descricao_ocupacaoBIOMÃ\u0089DICO -1.733e+01
descricao_ocupacaoBOMBEIRO MILITAR 1.996e+00
descricao_ocupacaoCABELEIREIRO E BARBEIRO -1.626e+01
descricao_ocupacaoCANTOR E COMPOSITOR -1.766e+01
descricao_ocupacaoCATADOR DE RECICLÃ\u0081VEIS -1.369e+01
descricao_ocupacaoCIENTISTA POLÃ\u008dTICO -1.675e+01
descricao_ocupacaoCOBRADOR DE TRANSPORTE COLETIVO -1.419e+01
descricao_ocupacaoCOMERCIANTE -1.607e+00
descricao_ocupacaoCOMERCIÃ\u0081RIO -1.605e+01
descricao_ocupacaoCOMUNICÃ\u0093LOGO -1.449e+01
descricao_ocupacaoCONTADOR -1.696e+01
descricao_ocupacaoCORRETOR DE IMÃ\u0093VEIS, SEGUROS, TÃ\u008dTULOS E VALORES 5.802e-01
descricao_ocupacaoCOZINHEIRO -1.548e+01
descricao_ocupacaoDEPUTADO 3.069e+00
descricao_ocupacaoDIGITADOR -1.449e+01
descricao_ocupacaoDIPLOMATA -1.701e+01
descricao_ocupacaoDIRETOR DE EMPRESAS -1.832e+01
descricao_ocupacaoDIRETOR DE ESTABELECIMENTO DE ENSINO -1.411e+01
descricao_ocupacaoDONA DE CASA -1.715e+01
descricao_ocupacaoECONOMISTA -1.361e+00
descricao_ocupacaoECONOMISTA DOMÃ\u0089STICO 2.289e+00
descricao_ocupacaoELETRICISTA E ASSEMELHADOS -1.198e+01
descricao_ocupacaoEMPRESÃ\u0081RIO 4.730e-02
descricao_ocupacaoENFERMEIRO 4.346e+00
descricao_ocupacaoENGENHEIRO 1.900e-01
descricao_ocupacaoESCRITOR E CRÃ\u008dTICO -1.698e+01
descricao_ocupacaoESTETICISTA -1.551e+01
descricao_ocupacaoESTOFADOR -1.803e+01
descricao_ocupacaoESTUDANTE, BOLSISTA, ESTAGIÃ\u0081RIO E ASSEMELHADOS -6.017e-01
descricao_ocupacaoFARMACÃ\u008aUTICO -4.313e+00
descricao_ocupacaoFERROVIÃ\u0081RIO -1.821e+01
descricao_ocupacaoFISCAL -1.873e+01
descricao_ocupacaoFOTÃ\u0093GRAFO E ASSEMELHADOS 3.098e+00
descricao_ocupacaoGARÃ\u0087OM -1.479e+01
descricao_ocupacaoGEÃ\u0093GRAFO 4.817e+00
descricao_ocupacaoGEÃ\u0093LOGO -1.720e+01
descricao_ocupacaoGEOFÃ\u008dSICO -1.668e+01
descricao_ocupacaoGERENTE 2.707e+00
descricao_ocupacaoGUIA DE TURISMO -1.349e+01
descricao_ocupacaoHISTORIADOR -3.204e-01
descricao_ocupacaoINDUSTRIAL -4.950e+00
descricao_ocupacaoJORNALEIRO -1.815e+01
descricao_ocupacaoJORNALISTA E REDATOR 1.363e+00
descricao_ocupacaoLOCUTOR E COMENTARISTA DE RÃ\u0081DIO E TELEVISÃ\u0083O E RADIALISTA 9.560e-02
descricao_ocupacaoMÃ\u0089DICO 9.257e-01
descricao_ocupacaoMANICURE E MAQUILADOR -1.732e+01
descricao_ocupacaoMÃ\u009aSICO -1.852e+01
descricao_ocupacaoMEMBRO DAS FORÃ\u0087AS ARMADAS -1.798e+01
descricao_ocupacaoMETEOROLOGISTA -1.549e+01
descricao_ocupacaoMILITAR REFORMADO -1.618e+01
descricao_ocupacaoMOTOBOY 2.084e+00
descricao_ocupacaoMOTORISTA DE VEÃ\u008dCULOS DE TRANSPORTE COLETIVO DE PASSAGEIROS -1.607e+01
descricao_ocupacaoMOTORISTA DE VEÃ\u008dCULOS DE TRANSPORTE DE CARGA -1.882e+01
descricao_ocupacaoMOTORISTA PARTICULAR -1.978e+01
descricao_ocupacaoNUTRICIONISTA E ASSEMELHADOS 1.987e+00
descricao_ocupacaoOCEANÃ\u0093GRAFO -1.450e+01
descricao_ocupacaoOCUPANTE DE CARGO EM COMISSÃ\u0083O -1.850e+01
descricao_ocupacaoODONTÃ\u0093LOGO -1.648e+01
descricao_ocupacaoOPERADOR DE APARELHOS DE PRODUÃ\u0087Ã\u0083O INDUSTRIAL -1.629e+01
descricao_ocupacaoOUTROS -9.890e-01
descricao_ocupacaoPADEIRO, CONFEITEIRO E ASSEMELHADOS 2.765e+00
descricao_ocupacaoPECUARISTA 1.745e-01
descricao_ocupacaoPEDAGOGO 1.112e+00
descricao_ocupacaoPESCADOR -1.739e+01
descricao_ocupacaoPILOTO DE AVIAÃ\u0087Ã\u0083O COMERCIAL, NAVEGADOR, MECÃ\u0082NICO DE VÃ\u0094O E ASSEMELHADOS 1.006e+00
descricao_ocupacaoPOLICIAL CIVIL 9.135e-01
descricao_ocupacaoPOLICIAL MILITAR -9.211e-01
descricao_ocupacaoPORTEIRO DE EDIFÃ\u008dCIO, ASCENSORISTA, GARAGISTA E ZELADOR -1.415e+01
descricao_ocupacaoPRODUTOR AGROPECUÃ\u0081RIO -1.863e+01
descricao_ocupacaoPRODUTOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS -1.528e+01
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO FUNDAMENTAL -1.702e+01
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO MÃ\u0089DIO -1.207e+00
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO SUPERIOR -7.959e-01
descricao_ocupacaoPROFESSOR E INSTRUTOR DE FORMAÃ\u0087Ã\u0083O PROFISSIONAL -1.811e+01
descricao_ocupacaoPSICÃ\u0093LOGO 9.151e-01
descricao_ocupacaoPUBLICITÃ\u0081RIO -1.761e+00
descricao_ocupacaoRECEPCIONISTA -1.674e+01
descricao_ocupacaoRELAÃ\u0087Ã\u0095ES-PÃ\u009aBLICAS -1.757e+01
descricao_ocupacaoREPRESENTANTE COMERCIAL 3.440e-01
descricao_ocupacaoSACERDOTE OU MEMBRO DE ORDEM OU SEITA RELIGIOSA 1.872e+00
descricao_ocupacaoSECRETÃ\u0081RIO E DATILÃ\u0093GRAFO -1.599e+01
descricao_ocupacaoSENADOR 1.692e+01
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO CIVIL APOSENTADO 3.062e+00
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO ESTADUAL -8.984e-01
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO FEDERAL 1.068e+00
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO MUNICIPAL -1.906e+01
descricao_ocupacaoSOCIÃ\u0093LOGO -1.487e+01
descricao_ocupacaoSUPERVISOR, INSPETOR E AGENTE DE COMPRAS E VENDAS -1.648e+01
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO CONTABILIDADE, ESTATÃ\u008dSTICA, ECONOMIA DOMÃ\u0089STICA E ADMINISTRAÃ\u0087Ã\u0083O -1.700e+01
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE ELETRICIDADE, ELETRÃ\u0094NICA E TELECOMUNICAÃ\u0087Ã\u0095ES -1.491e+01
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE ENFERMAGEM E ASSEMELHADOS (EXCETO ENFERMEIRO) -1.653e+01
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE LABORATÃ\u0093RIO E RAIOS X -1.212e+01
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE MECÃ\u0082NICA -1.573e+01
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO EM INFORMÃ\u0081TICA -1.667e+01
descricao_ocupacaoTAXISTA -1.625e+01
descricao_ocupacaoTORNEIRO MECÃ\u0082NICO -1.672e+01
descricao_ocupacaoTRABALHADOR DE CONSTRUÃ\u0087Ã\u0083O CIVIL -1.398e+01
descricao_ocupacaoTRABALHADOR DOS SERVIÃ\u0087OS DE CONTABILIDADE, DE CAIXA E ASSEMELHADOS -1.611e+01
descricao_ocupacaoTRABALHADOR METALÃ\u009aRGICO E SIDERÃ\u009aRGICO -7.065e-01
descricao_ocupacaoVENDEDOR DE COMÃ\u0089RCIO VAREJISTA E ATACADISTA 2.483e+00
descricao_ocupacaoVENDEDOR PRACISTA, REPRESENTANTE, CAIXEIRO-VIAJANTE E ASSEMELHADOS -1.616e+01
descricao_ocupacaoVEREADOR -1.784e+00
descricao_ocupacaoVETERINÃ\u0081RIO -1.847e+01
descricao_ocupacaoVIGILANTE -1.799e+01
descricao_ocupacaoZOOTECNISTA -1.849e+01
descricao_cor_racaBRANCA 1.674e+01
descricao_cor_racaINDÃ\u008dGENA -2.378e+00
descricao_cor_racaPARDA 1.579e+01
descricao_cor_racaPRETA 1.578e+01
despesa_max_campanha 4.960e-09
Std. Error
(Intercept) 2.601e+03
UFAL 9.727e-01
UFAM 1.071e+00
UFAP 8.623e-01
UFBA 7.648e-01
UFCE 8.033e-01
UFDF 7.900e-01
UFES 8.169e-01
UFGO 9.761e-01
UFMA 7.611e-01
UFMG 7.559e-01
UFMS 8.985e-01
UFMT 9.881e-01
UFPA 7.494e-01
UFPB 8.303e-01
UFPE 7.963e-01
UFPI 9.356e-01
UFPR 7.679e-01
UFRJ 6.912e-01
UFRN 9.241e-01
UFRO 7.975e-01
UFRR 8.114e-01
UFRS 7.759e-01
UFSC 8.115e-01
UFSE 1.024e+00
UFSP 7.005e-01
UFTO 8.560e-01
partidoPC do B 8.536e-01
partidoPCB 2.831e+03
partidoPCO 4.678e+03
partidoPDT 5.564e-01
partidoPEN 7.598e-01
partidoPHS 6.761e-01
partidoPMDB 5.303e-01
partidoPMN 9.658e-01
partidoPP 6.638e-01
partidoPPL 1.729e+03
partidoPPS 7.955e-01
partidoPR 5.930e-01
partidoPRB 5.514e-01
partidoPROS 7.199e-01
partidoPRP 7.518e-01
partidoPRTB 1.242e+03
partidoPSB 5.466e-01
partidoPSC 6.203e-01
partidoPSD 6.197e-01
partidoPSDB 5.412e-01
partidoPSDC 1.029e+00
partidoPSL 1.377e+03
partidoPSOL 7.436e-01
partidoPSTU 1.896e+03
partidoPT 5.392e-01
partidoPT do B 2.163e+00
partidoPTB 6.000e-01
partidoPTC 1.381e+03
partidoPTN 8.252e-01
partidoPV 6.148e-01
partidoSD 7.390e-01
quantidade_doacoes 1.505e-03
quantidade_doadores 2.249e-03
total_receita 1.272e-07
media_receita 4.262e-06
quantidade_despesas 1.589e-04
quantidade_fornecedores 2.522e-04
total_despesa 1.204e-07
media_despesa 5.031e-05
sexoMASCULINO 2.689e-01
descricao_ocupacaoADVOGADO 4.493e-01
descricao_ocupacaoAGENTE ADMINISTRATIVO 3.487e+03
descricao_ocupacaoAGENTE DE SAÃ\u009aDE E SANITARISTA 5.981e+03
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descricao_ocupacaoAGENTE POSTAL 1.075e+04
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descricao_ocupacaoAGRICULTOR 9.118e-01
descricao_ocupacaoAPOSENTADO (EXCETO SERVIDOR PÃ\u009aBLICO) 1.873e+03
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descricao_ocupacaoARTISTA PLÃ\u0081STICO E ASSEMELHADOS 6.078e+03
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descricao_ocupacaoATLETA PROFISSIONAL E TÃ\u0089CNICO EM DESPORTOS 7.553e+03
descricao_ocupacaoATOR E DIRETOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS 7.526e+03
descricao_ocupacaoAUXILIAR DE ESCRITÃ\u0093RIO E ASSEMELHADOS 1.908e+03
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descricao_ocupacaoBIÃ\u0093LOGO 1.152e+00
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descricao_ocupacaoESTUDANTE, BOLSISTA, ESTAGIÃ\u0081RIO E ASSEMELHADOS 8.536e-01
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descricao_ocupacaoFERROVIÃ\u0081RIO 1.075e+04
descricao_ocupacaoFISCAL 7.591e+03
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descricao_ocupacaoLOCUTOR E COMENTARISTA DE RÃ\u0081DIO E TELEVISÃ\u0083O E RADIALISTA 1.161e+00
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descricao_ocupacaoMEMBRO DAS FORÃ\u0087AS ARMADAS 4.390e+03
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descricao_ocupacaoMOTOBOY 1.084e+04
descricao_ocupacaoMOTORISTA DE VEÃ\u008dCULOS DE TRANSPORTE COLETIVO DE PASSAGEIROS 5.620e+03
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descricao_ocupacaoOUTROS 4.960e-01
descricao_ocupacaoPADEIRO, CONFEITEIRO E ASSEMELHADOS 1.084e+04
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descricao_ocupacaoPILOTO DE AVIAÃ\u0087Ã\u0083O COMERCIAL, NAVEGADOR, MECÃ\u0082NICO DE VÃ\u0094O E ASSEMELHADOS 1.084e+04
descricao_ocupacaoPOLICIAL CIVIL 6.992e-01
descricao_ocupacaoPOLICIAL MILITAR 7.724e-01
descricao_ocupacaoPORTEIRO DE EDIFÃ\u008dCIO, ASCENSORISTA, GARAGISTA E ZELADOR 1.075e+04
descricao_ocupacaoPRODUTOR AGROPECUÃ\u0081RIO 1.075e+04
descricao_ocupacaoPRODUTOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS 1.075e+04
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO FUNDAMENTAL 1.804e+03
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO MÃ\u0089DIO 7.445e-01
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO SUPERIOR 6.387e-01
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descricao_ocupacaoPSICÃ\u0093LOGO 1.204e+00
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descricao_ocupacaoRECEPCIONISTA 6.119e+03
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descricao_ocupacaoREPRESENTANTE COMERCIAL 1.951e+00
descricao_ocupacaoSACERDOTE OU MEMBRO DE ORDEM OU SEITA RELIGIOSA 1.285e+00
descricao_ocupacaoSECRETÃ\u0081RIO E DATILÃ\u0093GRAFO 3.326e+03
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descricao_ocupacaoSUPERVISOR, INSPETOR E AGENTE DE COMPRAS E VENDAS 1.075e+04
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descricao_ocupacaoVENDEDOR DE COMÃ\u0089RCIO VAREJISTA E ATACADISTA 9.534e-01
descricao_ocupacaoVENDEDOR PRACISTA, REPRESENTANTE, CAIXEIRO-VIAJANTE E ASSEMELHADOS 3.178e+03
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despesa_max_campanha 3.680e-08
z value
(Intercept) -0.007
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UFSC -1.974
UFSE -0.053
UFSP -2.915
UFTO -1.627
partidoPC do B 1.271
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partidoSD -0.785
quantidade_doacoes 6.364
quantidade_doadores 4.434
total_receita 5.706
media_receita 2.596
quantidade_despesas 4.041
quantidade_fornecedores 3.197
total_despesa 5.630
media_despesa 6.171
sexoMASCULINO 3.752
descricao_ocupacaoADVOGADO 1.130
descricao_ocupacaoAGENTE ADMINISTRATIVO -0.005
descricao_ocupacaoAGENTE DE SAÃ\u009aDE E SANITARISTA -0.003
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descricao_ocupacaoAPOSENTADO (EXCETO SERVIDOR PÃ\u009aBLICO) -0.009
descricao_ocupacaoARQUITETO 1.795
descricao_ocupacaoARTESÃ\u0083O -0.004
descricao_ocupacaoARTISTA PLÃ\u0081STICO E ASSEMELHADOS -0.003
descricao_ocupacaoASSISTENTE SOCIAL 1.601
descricao_ocupacaoATLETA PROFISSIONAL E TÃ\u0089CNICO EM DESPORTOS -0.002
descricao_ocupacaoATOR E DIRETOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS -0.002
descricao_ocupacaoAUXILIAR DE ESCRITÃ\u0093RIO E ASSEMELHADOS -0.008
descricao_ocupacaoBANCÃ\u0081RIO E ECONOMIÃ\u0081RIO 2.262
descricao_ocupacaoBIÃ\u0093LOGO 1.389
descricao_ocupacaoBIOMÃ\u0089DICO -0.002
descricao_ocupacaoBOMBEIRO MILITAR 1.918
descricao_ocupacaoCABELEIREIRO E BARBEIRO -0.003
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descricao_ocupacaoCOBRADOR DE TRANSPORTE COLETIVO -0.003
descricao_ocupacaoCOMERCIANTE -1.887
descricao_ocupacaoCOMERCIÃ\u0081RIO -0.003
descricao_ocupacaoCOMUNICÃ\u0093LOGO -0.001
descricao_ocupacaoCONTADOR -0.007
descricao_ocupacaoCORRETOR DE IMÃ\u0093VEIS, SEGUROS, TÃ\u008dTULOS E VALORES 0.681
descricao_ocupacaoCOZINHEIRO -0.003
descricao_ocupacaoDEPUTADO 6.409
descricao_ocupacaoDIGITADOR -0.001
descricao_ocupacaoDIPLOMATA -0.002
descricao_ocupacaoDIRETOR DE EMPRESAS -0.005
descricao_ocupacaoDIRETOR DE ESTABELECIMENTO DE ENSINO -0.001
descricao_ocupacaoDONA DE CASA -0.011
descricao_ocupacaoECONOMISTA -1.192
descricao_ocupacaoECONOMISTA DOMÃ\u0089STICO 0.000
descricao_ocupacaoELETRICISTA E ASSEMELHADOS -0.002
descricao_ocupacaoEMPRESÃ\u0081RIO 0.099
descricao_ocupacaoENFERMEIRO 3.672
descricao_ocupacaoENGENHEIRO 0.322
descricao_ocupacaoESCRITOR E CRÃ\u008dTICO -0.002
descricao_ocupacaoESTETICISTA -0.001
descricao_ocupacaoESTOFADOR -0.002
descricao_ocupacaoESTUDANTE, BOLSISTA, ESTAGIÃ\u0081RIO E ASSEMELHADOS -0.705
descricao_ocupacaoFARMACÃ\u008aUTICO -0.300
descricao_ocupacaoFERROVIÃ\u0081RIO -0.002
descricao_ocupacaoFISCAL -0.002
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descricao_ocupacaoGARÃ\u0087OM -0.002
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descricao_ocupacaoINDUSTRIAL -0.329
descricao_ocupacaoJORNALEIRO -0.002
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descricao_ocupacaoLOCUTOR E COMENTARISTA DE RÃ\u0081DIO E TELEVISÃ\u0083O E RADIALISTA 0.082
descricao_ocupacaoMÃ\u0089DICO 1.896
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descricao_ocupacaoMETEOROLOGISTA -0.001
descricao_ocupacaoMILITAR REFORMADO -0.003
descricao_ocupacaoMOTOBOY 0.000
descricao_ocupacaoMOTORISTA DE VEÃ\u008dCULOS DE TRANSPORTE COLETIVO DE PASSAGEIROS -0.003
descricao_ocupacaoMOTORISTA DE VEÃ\u008dCULOS DE TRANSPORTE DE CARGA -0.002
descricao_ocupacaoMOTORISTA PARTICULAR -0.007
descricao_ocupacaoNUTRICIONISTA E ASSEMELHADOS 0.000
descricao_ocupacaoOCEANÃ\u0093GRAFO -0.001
descricao_ocupacaoOCUPANTE DE CARGO EM COMISSÃ\u0083O -0.002
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descricao_ocupacaoOUTROS -1.994
descricao_ocupacaoPADEIRO, CONFEITEIRO E ASSEMELHADOS 0.000
descricao_ocupacaoPECUARISTA 0.150
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descricao_ocupacaoPESCADOR -0.002
descricao_ocupacaoPILOTO DE AVIAÃ\u0087Ã\u0083O COMERCIAL, NAVEGADOR, MECÃ\u0082NICO DE VÃ\u0094O E ASSEMELHADOS 0.000
descricao_ocupacaoPOLICIAL CIVIL 1.307
descricao_ocupacaoPOLICIAL MILITAR -1.193
descricao_ocupacaoPORTEIRO DE EDIFÃ\u008dCIO, ASCENSORISTA, GARAGISTA E ZELADOR -0.001
descricao_ocupacaoPRODUTOR AGROPECUÃ\u0081RIO -0.002
descricao_ocupacaoPRODUTOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS -0.001
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO FUNDAMENTAL -0.009
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO MÃ\u0089DIO -1.621
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO SUPERIOR -1.246
descricao_ocupacaoPROFESSOR E INSTRUTOR DE FORMAÃ\u0087Ã\u0083O PROFISSIONAL -0.004
descricao_ocupacaoPSICÃ\u0093LOGO 0.760
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descricao_ocupacaoREPRESENTANTE COMERCIAL 0.176
descricao_ocupacaoSACERDOTE OU MEMBRO DE ORDEM OU SEITA RELIGIOSA 1.457
descricao_ocupacaoSECRETÃ\u0081RIO E DATILÃ\u0093GRAFO -0.005
descricao_ocupacaoSENADOR 0.004
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO CIVIL APOSENTADO 2.235
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO ESTADUAL -1.325
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descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO CONTABILIDADE, ESTATÃ\u008dSTICA, ECONOMIA DOMÃ\u0089STICA E ADMINISTRAÃ\u0087Ã\u0083O -0.005
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descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE ENFERMAGEM E ASSEMELHADOS (EXCETO ENFERMEIRO) -0.003
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descricao_ocupacaoTAXISTA -0.003
descricao_ocupacaoTORNEIRO MECÃ\u0082NICO -0.002
descricao_ocupacaoTRABALHADOR DE CONSTRUÃ\u0087Ã\u0083O CIVIL -0.003
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descricao_ocupacaoTRABALHADOR METALÃ\u009aRGICO E SIDERÃ\u009aRGICO 0.000
descricao_ocupacaoVENDEDOR DE COMÃ\u0089RCIO VAREJISTA E ATACADISTA 2.604
descricao_ocupacaoVENDEDOR PRACISTA, REPRESENTANTE, CAIXEIRO-VIAJANTE E ASSEMELHADOS -0.005
descricao_ocupacaoVEREADOR -3.200
descricao_ocupacaoVETERINÃ\u0081RIO -0.002
descricao_ocupacaoVIGILANTE -0.004
descricao_ocupacaoZOOTECNISTA -0.002
descricao_cor_racaBRANCA 0.006
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Pr(>|z|)
(Intercept) 0.994219
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UFAM 0.002955
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partidoPSTU 0.993495
partidoPT 0.696031
partidoPT do B 0.029424
partidoPTB 0.544384
partidoPTC 0.990208
partidoPTN 0.239267
partidoPV 0.880746
partidoSD 0.432588
quantidade_doacoes 1.97e-10
quantidade_doadores 9.26e-06
total_receita 1.16e-08
media_receita 0.009432
quantidade_despesas 5.32e-05
quantidade_fornecedores 0.001390
total_despesa 1.80e-08
media_despesa 6.78e-10
sexoMASCULINO 0.000175
descricao_ocupacaoADVOGADO 0.258567
descricao_ocupacaoAGENTE ADMINISTRATIVO 0.995947
descricao_ocupacaoAGENTE DE SAÃ\u009aDE E SANITARISTA 0.997797
descricao_ocupacaoAGENTE DE VIAGEM 0.998124
descricao_ocupacaoAGENTE POSTAL 0.998842
descricao_ocupacaoAGRÃ\u0094NOMO 0.996523
descricao_ocupacaoAGRICULTOR 0.038927
descricao_ocupacaoAPOSENTADO (EXCETO SERVIDOR PÃ\u009aBLICO) 0.992817
descricao_ocupacaoARQUITETO 0.072695
descricao_ocupacaoARTESÃ\u0083O 0.997091
descricao_ocupacaoARTISTA PLÃ\u0081STICO E ASSEMELHADOS 0.997826
descricao_ocupacaoASSISTENTE SOCIAL 0.109407
descricao_ocupacaoATLETA PROFISSIONAL E TÃ\u0089CNICO EM DESPORTOS 0.998177
descricao_ocupacaoATOR E DIRETOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS 0.998396
descricao_ocupacaoAUXILIAR DE ESCRITÃ\u0093RIO E ASSEMELHADOS 0.993304
descricao_ocupacaoBANCÃ\u0081RIO E ECONOMIÃ\u0081RIO 0.023685
descricao_ocupacaoBIÃ\u0093LOGO 0.164832
descricao_ocupacaoBIOMÃ\u0089DICO 0.998714
descricao_ocupacaoBOMBEIRO MILITAR 0.055158
descricao_ocupacaoCABELEIREIRO E BARBEIRO 0.997369
descricao_ocupacaoCANTOR E COMPOSITOR 0.996012
descricao_ocupacaoCATADOR DE RECICLÃ\u0081VEIS 0.998227
descricao_ocupacaoCIENTISTA POLÃ\u008dTICO 0.998757
descricao_ocupacaoCOBRADOR DE TRANSPORTE COLETIVO 0.997867
descricao_ocupacaoCOMERCIANTE 0.059166
descricao_ocupacaoCOMERCIÃ\u0081RIO 0.997387
descricao_ocupacaoCOMUNICÃ\u0093LOGO 0.998925
descricao_ocupacaoCONTADOR 0.994545
descricao_ocupacaoCORRETOR DE IMÃ\u0093VEIS, SEGUROS, TÃ\u008dTULOS E VALORES 0.495654
descricao_ocupacaoCOZINHEIRO 0.997426
descricao_ocupacaoDEPUTADO 1.46e-10
descricao_ocupacaoDIGITADOR 0.998925
descricao_ocupacaoDIPLOMATA 0.998738
descricao_ocupacaoDIRETOR DE EMPRESAS 0.996175
descricao_ocupacaoDIRETOR DE ESTABELECIMENTO DE ENSINO 0.998953
descricao_ocupacaoDONA DE CASA 0.991321
descricao_ocupacaoECONOMISTA 0.233430
descricao_ocupacaoECONOMISTA DOMÃ\u0089STICO 0.999832
descricao_ocupacaoELETRICISTA E ASSEMELHADOS 0.998635
descricao_ocupacaoEMPRESÃ\u0081RIO 0.921027
descricao_ocupacaoENFERMEIRO 0.000241
descricao_ocupacaoENGENHEIRO 0.747620
descricao_ocupacaoESCRITOR E CRÃ\u008dTICO 0.998216
descricao_ocupacaoESTETICISTA 0.998849
descricao_ocupacaoESTOFADOR 0.998662
descricao_ocupacaoESTUDANTE, BOLSISTA, ESTAGIÃ\u0081RIO E ASSEMELHADOS 0.480888
descricao_ocupacaoFARMACÃ\u008aUTICO 0.763950
descricao_ocupacaoFERROVIÃ\u0081RIO 0.998649
descricao_ocupacaoFISCAL 0.998031
descricao_ocupacaoFOTÃ\u0093GRAFO E ASSEMELHADOS 0.999772
descricao_ocupacaoGARÃ\u0087OM 0.998443
descricao_ocupacaoGEÃ\u0093GRAFO 0.999647
descricao_ocupacaoGEÃ\u0093LOGO 0.998724
descricao_ocupacaoGEOFÃ\u008dSICO 0.998763
descricao_ocupacaoGERENTE 0.999801
descricao_ocupacaoGUIA DE TURISMO 0.998999
descricao_ocupacaoHISTORIADOR 0.999976
descricao_ocupacaoINDUSTRIAL 0.741996
descricao_ocupacaoJORNALEIRO 0.998653
descricao_ocupacaoJORNALISTA E REDATOR 0.038133
descricao_ocupacaoLOCUTOR E COMENTARISTA DE RÃ\u0081DIO E TELEVISÃ\u0083O E RADIALISTA 0.934389
descricao_ocupacaoMÃ\u0089DICO 0.057894
descricao_ocupacaoMANICURE E MAQUILADOR 0.998715
descricao_ocupacaoMÃ\u009aSICO 0.996999
descricao_ocupacaoMEMBRO DAS FORÃ\u0087AS ARMADAS 0.996731
descricao_ocupacaoMETEOROLOGISTA 0.998851
descricao_ocupacaoMILITAR REFORMADO 0.997445
descricao_ocupacaoMOTOBOY 0.999847
descricao_ocupacaoMOTORISTA DE VEÃ\u008dCULOS DE TRANSPORTE COLETIVO DE PASSAGEIROS 0.997719
descricao_ocupacaoMOTORISTA DE VEÃ\u008dCULOS DE TRANSPORTE DE CARGA 0.998604
descricao_ocupacaoMOTORISTA PARTICULAR 0.994711
descricao_ocupacaoNUTRICIONISTA E ASSEMELHADOS 0.999855
descricao_ocupacaoOCEANÃ\u0093GRAFO 0.998925
descricao_ocupacaoOCUPANTE DE CARGO EM COMISSÃ\u0083O 0.998054
descricao_ocupacaoODONTÃ\u0093LOGO 0.995686
descricao_ocupacaoOPERADOR DE APARELHOS DE PRODUÃ\u0087Ã\u0083O INDUSTRIAL 0.998791
descricao_ocupacaoOUTROS 0.046178
descricao_ocupacaoPADEIRO, CONFEITEIRO E ASSEMELHADOS 0.999796
descricao_ocupacaoPECUARISTA 0.880875
descricao_ocupacaoPEDAGOGO 0.232041
descricao_ocupacaoPESCADOR 0.998710
descricao_ocupacaoPILOTO DE AVIAÃ\u0087Ã\u0083O COMERCIAL, NAVEGADOR, MECÃ\u0082NICO DE VÃ\u0094O E ASSEMELHADOS 0.999926
descricao_ocupacaoPOLICIAL CIVIL 0.191349
descricao_ocupacaoPOLICIAL MILITAR 0.233049
descricao_ocupacaoPORTEIRO DE EDIFÃ\u008dCIO, ASCENSORISTA, GARAGISTA E ZELADOR 0.998950
descricao_ocupacaoPRODUTOR AGROPECUÃ\u0081RIO 0.998618
descricao_ocupacaoPRODUTOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS 0.998866
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO FUNDAMENTAL 0.992470
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO MÃ\u0089DIO 0.104952
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO SUPERIOR 0.212773
descricao_ocupacaoPROFESSOR E INSTRUTOR DE FORMAÃ\u0087Ã\u0083O PROFISSIONAL 0.996631
descricao_ocupacaoPSICÃ\u0093LOGO 0.447088
descricao_ocupacaoPUBLICITÃ\u0081RIO 0.310484
descricao_ocupacaoRECEPCIONISTA 0.997817
descricao_ocupacaoRELAÃ\u0087Ã\u0095ES-PÃ\u009aBLICAS 0.998697
descricao_ocupacaoREPRESENTANTE COMERCIAL 0.860055
descricao_ocupacaoSACERDOTE OU MEMBRO DE ORDEM OU SEITA RELIGIOSA 0.145164
descricao_ocupacaoSECRETÃ\u0081RIO E DATILÃ\u0093GRAFO 0.996164
descricao_ocupacaoSENADOR 0.996985
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO CIVIL APOSENTADO 0.025421
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO ESTADUAL 0.185166
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO FEDERAL 0.054327
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO MUNICIPAL 0.990568
descricao_ocupacaoSOCIÃ\u0093LOGO 0.998897
descricao_ocupacaoSUPERVISOR, INSPETOR E AGENTE DE COMPRAS E VENDAS 0.998777
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO CONTABILIDADE, ESTATÃ\u008dSTICA, ECONOMIA DOMÃ\u0089STICA E ADMINISTRAÃ\u0087Ã\u0083O 0.996075
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE ELETRICIDADE, ELETRÃ\u0094NICA E TELECOMUNICAÃ\u0087Ã\u0095ES 0.997542
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE ENFERMAGEM E ASSEMELHADOS (EXCETO ENFERMEIRO) 0.997289
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE LABORATÃ\u0093RIO E RAIOS X 0.998722
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE MECÃ\u0082NICA 0.998833
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO EM INFORMÃ\u0081TICA 0.998763
descricao_ocupacaoTAXISTA 0.997217
descricao_ocupacaoTORNEIRO MECÃ\u0082NICO 0.998760
descricao_ocupacaoTRABALHADOR DE CONSTRUÃ\u0087Ã\u0083O CIVIL 0.997237
descricao_ocupacaoTRABALHADOR DOS SERVIÃ\u0087OS DE CONTABILIDADE, DE CAIXA E ASSEMELHADOS 0.998217
descricao_ocupacaoTRABALHADOR METALÃ\u009aRGICO E SIDERÃ\u009aRGICO 0.999948
descricao_ocupacaoVENDEDOR DE COMÃ\u0089RCIO VAREJISTA E ATACADISTA 0.009214
descricao_ocupacaoVENDEDOR PRACISTA, REPRESENTANTE, CAIXEIRO-VIAJANTE E ASSEMELHADOS 0.995942
descricao_ocupacaoVEREADOR 0.001377
descricao_ocupacaoVETERINÃ\u0081RIO 0.998048
descricao_ocupacaoVIGILANTE 0.997197
descricao_ocupacaoZOOTECNISTA 0.998628
descricao_cor_racaBRANCA 0.994863
descricao_cor_racaINDÃ\u008dGENA 0.999468
descricao_cor_racaPARDA 0.995155
descricao_cor_racaPRETA 0.995158
despesa_max_campanha 0.892783
(Intercept)
UFAL *
UFAM **
UFAP *
UFBA
UFCE
UFDF
UFES
UFGO *
UFMA
UFMG ***
UFMS
UFMT *
UFPA
UFPB
UFPE
UFPI ***
UFPR
UFRJ *
UFRN
UFRO
UFRR
UFRS *
UFSC *
UFSE
UFSP **
UFTO
partidoPC do B
partidoPCB
partidoPCO
partidoPDT
partidoPEN
partidoPHS
partidoPMDB
partidoPMN *
partidoPP *
partidoPPL
partidoPPS
partidoPR
partidoPRB *
partidoPROS
partidoPRP
partidoPRTB
partidoPSB
partidoPSC **
partidoPSD
partidoPSDB
partidoPSDC *
partidoPSL
partidoPSOL
partidoPSTU
partidoPT
partidoPT do B *
partidoPTB
partidoPTC
partidoPTN
partidoPV
partidoSD
quantidade_doacoes ***
quantidade_doadores ***
total_receita ***
media_receita **
quantidade_despesas ***
quantidade_fornecedores **
total_despesa ***
media_despesa ***
sexoMASCULINO ***
descricao_ocupacaoADVOGADO
descricao_ocupacaoAGENTE ADMINISTRATIVO
descricao_ocupacaoAGENTE DE SAÃ\u009aDE E SANITARISTA
descricao_ocupacaoAGENTE DE VIAGEM
descricao_ocupacaoAGENTE POSTAL
descricao_ocupacaoAGRÃ\u0094NOMO
descricao_ocupacaoAGRICULTOR *
descricao_ocupacaoAPOSENTADO (EXCETO SERVIDOR PÃ\u009aBLICO)
descricao_ocupacaoARQUITETO .
descricao_ocupacaoARTESÃ\u0083O
descricao_ocupacaoARTISTA PLÃ\u0081STICO E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoASSISTENTE SOCIAL
descricao_ocupacaoATLETA PROFISSIONAL E TÃ\u0089CNICO EM DESPORTOS
descricao_ocupacaoATOR E DIRETOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS
descricao_ocupacaoAUXILIAR DE ESCRITÃ\u0093RIO E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoBANCÃ\u0081RIO E ECONOMIÃ\u0081RIO *
descricao_ocupacaoBIÃ\u0093LOGO
descricao_ocupacaoBIOMÃ\u0089DICO
descricao_ocupacaoBOMBEIRO MILITAR .
descricao_ocupacaoCABELEIREIRO E BARBEIRO
descricao_ocupacaoCANTOR E COMPOSITOR
descricao_ocupacaoCATADOR DE RECICLÃ\u0081VEIS
descricao_ocupacaoCIENTISTA POLÃ\u008dTICO
descricao_ocupacaoCOBRADOR DE TRANSPORTE COLETIVO
descricao_ocupacaoCOMERCIANTE .
descricao_ocupacaoCOMERCIÃ\u0081RIO
descricao_ocupacaoCOMUNICÃ\u0093LOGO
descricao_ocupacaoCONTADOR
descricao_ocupacaoCORRETOR DE IMÃ\u0093VEIS, SEGUROS, TÃ\u008dTULOS E VALORES
descricao_ocupacaoCOZINHEIRO
descricao_ocupacaoDEPUTADO ***
descricao_ocupacaoDIGITADOR
descricao_ocupacaoDIPLOMATA
descricao_ocupacaoDIRETOR DE EMPRESAS
descricao_ocupacaoDIRETOR DE ESTABELECIMENTO DE ENSINO
descricao_ocupacaoDONA DE CASA
descricao_ocupacaoECONOMISTA
descricao_ocupacaoECONOMISTA DOMÃ\u0089STICO
descricao_ocupacaoELETRICISTA E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoEMPRESÃ\u0081RIO
descricao_ocupacaoENFERMEIRO ***
descricao_ocupacaoENGENHEIRO
descricao_ocupacaoESCRITOR E CRÃ\u008dTICO
descricao_ocupacaoESTETICISTA
descricao_ocupacaoESTOFADOR
descricao_ocupacaoESTUDANTE, BOLSISTA, ESTAGIÃ\u0081RIO E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoFARMACÃ\u008aUTICO
descricao_ocupacaoFERROVIÃ\u0081RIO
descricao_ocupacaoFISCAL
descricao_ocupacaoFOTÃ\u0093GRAFO E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoGARÃ\u0087OM
descricao_ocupacaoGEÃ\u0093GRAFO
descricao_ocupacaoGEÃ\u0093LOGO
descricao_ocupacaoGEOFÃ\u008dSICO
descricao_ocupacaoGERENTE
descricao_ocupacaoGUIA DE TURISMO
descricao_ocupacaoHISTORIADOR
descricao_ocupacaoINDUSTRIAL
descricao_ocupacaoJORNALEIRO
descricao_ocupacaoJORNALISTA E REDATOR *
descricao_ocupacaoLOCUTOR E COMENTARISTA DE RÃ\u0081DIO E TELEVISÃ\u0083O E RADIALISTA
descricao_ocupacaoMÃ\u0089DICO .
descricao_ocupacaoMANICURE E MAQUILADOR
descricao_ocupacaoMÃ\u009aSICO
descricao_ocupacaoMEMBRO DAS FORÃ\u0087AS ARMADAS
descricao_ocupacaoMETEOROLOGISTA
descricao_ocupacaoMILITAR REFORMADO
descricao_ocupacaoMOTOBOY
descricao_ocupacaoMOTORISTA DE VEÃ\u008dCULOS DE TRANSPORTE COLETIVO DE PASSAGEIROS
descricao_ocupacaoMOTORISTA DE VEÃ\u008dCULOS DE TRANSPORTE DE CARGA
descricao_ocupacaoMOTORISTA PARTICULAR
descricao_ocupacaoNUTRICIONISTA E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoOCEANÃ\u0093GRAFO
descricao_ocupacaoOCUPANTE DE CARGO EM COMISSÃ\u0083O
descricao_ocupacaoODONTÃ\u0093LOGO
descricao_ocupacaoOPERADOR DE APARELHOS DE PRODUÃ\u0087Ã\u0083O INDUSTRIAL
descricao_ocupacaoOUTROS *
descricao_ocupacaoPADEIRO, CONFEITEIRO E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoPECUARISTA
descricao_ocupacaoPEDAGOGO
descricao_ocupacaoPESCADOR
descricao_ocupacaoPILOTO DE AVIAÃ\u0087Ã\u0083O COMERCIAL, NAVEGADOR, MECÃ\u0082NICO DE VÃ\u0094O E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoPOLICIAL CIVIL
descricao_ocupacaoPOLICIAL MILITAR
descricao_ocupacaoPORTEIRO DE EDIFÃ\u008dCIO, ASCENSORISTA, GARAGISTA E ZELADOR
descricao_ocupacaoPRODUTOR AGROPECUÃ\u0081RIO
descricao_ocupacaoPRODUTOR DE ESPETÃ\u0081CULOS PÃ\u009aBLICOS
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO FUNDAMENTAL
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO MÃ\u0089DIO
descricao_ocupacaoPROFESSOR DE ENSINO SUPERIOR
descricao_ocupacaoPROFESSOR E INSTRUTOR DE FORMAÃ\u0087Ã\u0083O PROFISSIONAL
descricao_ocupacaoPSICÃ\u0093LOGO
descricao_ocupacaoPUBLICITÃ\u0081RIO
descricao_ocupacaoRECEPCIONISTA
descricao_ocupacaoRELAÃ\u0087Ã\u0095ES-PÃ\u009aBLICAS
descricao_ocupacaoREPRESENTANTE COMERCIAL
descricao_ocupacaoSACERDOTE OU MEMBRO DE ORDEM OU SEITA RELIGIOSA
descricao_ocupacaoSECRETÃ\u0081RIO E DATILÃ\u0093GRAFO
descricao_ocupacaoSENADOR
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO CIVIL APOSENTADO *
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO ESTADUAL
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO FEDERAL .
descricao_ocupacaoSERVIDOR PÃ\u009aBLICO MUNICIPAL
descricao_ocupacaoSOCIÃ\u0093LOGO
descricao_ocupacaoSUPERVISOR, INSPETOR E AGENTE DE COMPRAS E VENDAS
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO CONTABILIDADE, ESTATÃ\u008dSTICA, ECONOMIA DOMÃ\u0089STICA E ADMINISTRAÃ\u0087Ã\u0083O
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE ELETRICIDADE, ELETRÃ\u0094NICA E TELECOMUNICAÃ\u0087Ã\u0095ES
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE ENFERMAGEM E ASSEMELHADOS (EXCETO ENFERMEIRO)
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE LABORATÃ\u0093RIO E RAIOS X
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO DE MECÃ\u0082NICA
descricao_ocupacaoTÃ\u0089CNICO EM INFORMÃ\u0081TICA
descricao_ocupacaoTAXISTA
descricao_ocupacaoTORNEIRO MECÃ\u0082NICO
descricao_ocupacaoTRABALHADOR DE CONSTRUÃ\u0087Ã\u0083O CIVIL
descricao_ocupacaoTRABALHADOR DOS SERVIÃ\u0087OS DE CONTABILIDADE, DE CAIXA E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoTRABALHADOR METALÃ\u009aRGICO E SIDERÃ\u009aRGICO
descricao_ocupacaoVENDEDOR DE COMÃ\u0089RCIO VAREJISTA E ATACADISTA **
descricao_ocupacaoVENDEDOR PRACISTA, REPRESENTANTE, CAIXEIRO-VIAJANTE E ASSEMELHADOS
descricao_ocupacaoVEREADOR **
descricao_ocupacaoVETERINÃ\u0081RIO
descricao_ocupacaoVIGILANTE
descricao_ocupacaoZOOTECNISTA
descricao_cor_racaBRANCA
descricao_cor_racaINDÃ\u008dGENA
descricao_cor_racaPARDA
descricao_cor_racaPRETA
despesa_max_campanha
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 4328.4 on 3122 degrees of freedom
Residual deviance: 1164.0 on 2929 degrees of freedom
AIC: 1552
Number of Fisher Scoring iterations: 18No modelo de Regressão Logística, alguns atributos de descricao_ocupacao, quantidade_fornecedores, total_despesa, media_despesa, sexo, recursos_de_pessoas_físicas, recursos_de_pessoas_juridicas, quantidade_doacoes, quantidade_doadores, total_receita, media_receita uf e partido parecem ser bem importantes. A inserção do atributo isDeputado não teve muita relevância para o modelo de regressão logística e o modelo teve acurácia reduzida no treino.
Árvore de Decisão
arvoreCART
3123 samples
14 predictor
2 classes: 'nao_eleito', 'eleito'
No pre-processing
Resampling: Cross-Validated (10 fold, repeated 5 times)
Summary of sample sizes: 2811, 2811, 2811, 2811, 2811, 2811, ...
Resampling results across tuning parameters:
cp Accuracy Kappa
0.03652968 0.9207158 0.8414258
0.10502283 0.8952298 0.7908036
0.72667971 0.6873499 0.3665527
Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
The final value used for the model was cp = 0.03652968.varImp(arvore)rpart variable importance
Overall
total_despesa 100.00
quantidade_despesas 79.68
total_receita 79.57
quantidade_doacoes 70.95
quantidade_fornecedores 70.93
quantidade_doadores 16.97
media_despesa 0.00
despesa_max_campanha 0.00
UF 0.00
descricao_cor_raca 0.00
media_receita 0.00
descricao_ocupacao 0.00
sexo 0.00
partido 0.00# re-treinando o modelo
arvore <- train(
x = rose_train[, names(rose_train) != "situacao_final"],
y = rose_train$situacao_final,
method = "rpart",
trControl = fitControl,
control = rpart.control(cp = 0.4))# depois do atributo
arvoreCART
3123 samples
15 predictor
2 classes: 'nao_eleito', 'eleito'
No pre-processing
Resampling: Cross-Validated (10 fold, repeated 5 times)
Summary of sample sizes: 2811, 2811, 2811, 2810, 2810, 2811, ...
Resampling results across tuning parameters:
cp Accuracy Kappa
0.03652968 0.9211629 0.8423357
0.10502283 0.8932985 0.7869701
0.72667971 0.6988480 0.3902752
Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
The final value used for the model was cp = 0.03652968.varImp(arvore)rpart variable importance
Overall
total_despesa 100.00
quantidade_despesas 79.68
total_receita 79.57
quantidade_doacoes 70.95
quantidade_fornecedores 70.93
quantidade_doadores 16.97
media_receita 0.00
UF 0.00
descricao_ocupacao 0.00
partido 0.00
sexo 0.00
media_despesa 0.00
candidatoReeleicao 0.00
descricao_cor_raca 0.00
despesa_max_campanha 0.00No modelo de Árvore de Decisão, os atributos total_despesa, recursos_de_pessoas_juridicas, total_receita, recursos_de_partidos e quantidade_doacoes parecem ser mais importantes. A inserção da variável candidatoReeleicao não aumentou a acurácia significantemente.
Adaboost
# antes do atributo Adaboost.M1 0.9779486 0.9558545
adaboostAdaBoost Classification Trees
3123 samples
14 predictor
2 classes: 'nao_eleito', 'eleito'
No pre-processing
Resampling: Cross-Validated (10 fold, repeated 5 times)
Summary of sample sizes: 2811, 2811, 2811, 2811, 2811, 2811, ...
Resampling results across tuning parameters:
nIter method Accuracy Kappa
50 Adaboost.M1 0.9864246 0.9728315
50 Real adaboost 0.9850788 0.9701328
100 Adaboost.M1 0.9878332 0.9756505
100 Real adaboost 0.9864240 0.9728260
150 Adaboost.M1 0.9882158 0.9764156
150 Real adaboost 0.9864887 0.9729551
Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
The final values used for the model were nIter = 150 and method = Adaboost.M1.varImp(adaboost)ROC curve variable importance
Importance
total_receita 100.000
total_despesa 99.021
quantidade_despesas 74.590
quantidade_doacoes 73.597
media_receita 69.996
media_despesa 67.759
quantidade_doadores 62.580
quantidade_fornecedores 57.468
descricao_ocupacao 37.068
despesa_max_campanha 25.749
descricao_cor_raca 25.725
sexo 20.010
UF 1.341
partido 0.000# re-treinando o modelo
adaboost_retreinado <- train(x = rose_train[, names(rose_train) != "situacao_final"],
y = rose_train$situacao_final,
method = "adaboost",
trControl = fitControl)# depois do atributo
adaboost_retreinadoAdaBoost Classification Trees
3123 samples
15 predictor
2 classes: 'nao_eleito', 'eleito'
No pre-processing
Resampling: Cross-Validated (10 fold, repeated 5 times)
Summary of sample sizes: 2811, 2811, 2811, 2811, 2810, 2811, ...
Resampling results across tuning parameters:
nIter method Accuracy Kappa
50 Adaboost.M1 0.9857186 0.9714175
50 Real adaboost 0.9846318 0.9692367
100 Adaboost.M1 0.9863595 0.9726994
100 Real adaboost 0.9853355 0.9706449
150 Adaboost.M1 0.9867435 0.9734685
150 Real adaboost 0.9860398 0.9720552
Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
The final values used for the model were nIter = 150 and method = Adaboost.M1.varImp(adaboost_retreinado)ROC curve variable importance
Importance
total_receita 100.000
total_despesa 99.021
quantidade_despesas 74.590
quantidade_doacoes 73.597
media_receita 69.996
media_despesa 67.759
candidatoReeleicao 62.870
quantidade_doadores 62.580
quantidade_fornecedores 57.468
descricao_ocupacao 37.068
despesa_max_campanha 25.749
descricao_cor_raca 25.725
sexo 20.010
UF 1.341
partido 0.000No modelo Adaboost_retreinado, total_receita, total_despesa, quantidade_doacoes, media_receita, parecem ser mais importantes. A inserção do atributo aumentou a acurácia do modelo no treino.
# predição
test_data$prediction <- predict(adaboost_retreinado, test_data)
# submissao no Kaggle
newCSV_retreinado <- ID
newCSV$prediction_retreinado <- test_data$prediction
write.csv(newCSV_retreinado, "sample_submission_retreinado.csv", row.names=FALSE)
# quantidade de acertos na predição de que o candidato seria eleito
TP_retreinado <- test_data %>% filter(situacao_final == "eleito", prediction == "eleito") %>% nrow()
# quantidade de acertos na predição de que o candidato seria nao_eleito
TN_retreinado <- test_data %>% filter(situacao_final == "nao_eleito" , prediction == "nao_eleito" ) %>% nrow()
# quantidade de erros na predição de que o candidato seria nao_eleito
FP_retreinado <- test_data %>% filter(situacao_final == "nao_eleito" , prediction == "eleito") %>% nrow()
# quantidade de erros na predição de que o candidato seria eleito
FN_retreinado <- test_data %>% filter(situacao_final == "eleito", prediction == "nao_eleito" ) %>% nrow()
# precisão das observações classificadas corretamente
accuracy_retreinado <- (TP_retreinado + TN_retreinado)/(TP_retreinado + TN_retreinado + FP_retreinado + FN_retreinado)
# quantas observaçoes preditas como positivas são realmente positivas
precision_retreinado <- TP_retreinado / (TP_retreinado + FP_retreinado)
# quantas observaçoes positivas foram classificadas corretamente
recall_retreinado <- TP_retreinado / (TP_retreinado + FN_retreinado)
# média harmônica da precisão e recall
f_measure_retreinado <- 2 * (precision_retreinado * recall_retreinado) / (precision_retreinado + recall_retreinado)
f_measure_retreinado[1] 0.6808511accuracy_retreinado[1] 0.9407115precision_retreinado[1] 0.7356322recall_retreinado[1] 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