# 2º Competição Data Train — Data

来源：https://www.kaggle.com/competitions/data-train-secitec-ifg/data

采集时间：2026-10-20T03:19:31Z

### Visão geral

Para essa competição, nós optamos por utilizar um dataset sobre mortalidade infantil. Nosso objetivo aqui é prever, com base nas características da mãe, da gestação e do recém-nascido, quais são os bebês com maior risco de óbito

Os dados foram divididos em dois grupos:
- conjunto de treinamento (treino.csv)
- conjunto de teste (teste.csv)

O conjunto de treinamento deve ser usado para criar seus modelos de Machine Learning. Para o conjunto de treinamento, sabemos se recém-nascido veio a óbito ou não até o primeiro ano de vida pela classe (óbito).

O conjunto de teste será usado para mensurar o desempenho do seu modelo em dados desconhecidos. Para o conjunto de testes, não fornecemos a classe (obito). É seu trabalho prever esses resultados. Para cada recém-nascido no conjunto de testes, use o modelo que você treinou para prever se eles vieram a óbito ou não.

Também incluímos o arquivo submission.csv, um conjunto de previsões do nosso modelo baseline para exemplificar o arquivo a ser submetido.

>#### Dicionário de dados:
>**idademae**: Idade da mãe em anos
**estadocivilmae:** Estado Civil da Mãe
**catprenatal:** Quantidade de Consultas pré-natal realizadas pela mãe
**qtdsemanas:** Idade gestacional no momento do parto em semanas
**tipoparto**: Tipo do parto
**peso:** Peso do recém-nascido no momento do nascimento em gramas
**malformacao:** Se foi observada alguma mal formação no bebê
**sexo:** Sexo do recém-nascio (f=feminino, m=masculino)
**apgar1:** Apgar no 1º Minuto
**apgar5:** Apgar no 5º Minuto
**obito:** Indica se o recém-nascido veio a óbito antes de completar 1 ano de vida