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Edição das 23h58min de 26 de novembro de 2007

Resultados do WNN

Os resultados preliminares do classificador Weightless Neural Network (WNN) são mostrados na tabela abaixo.

Tabela: Desempenho do WNN. PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (term frequency (TF)) ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (inverse document frequency (TFIDF)); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no lexicon; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no lexicon.

Dados de Treino Dados de Teste Revisão Desempenho (1 - one-error)
Tabela Coluna Construção Limites PT CGD PFS Tabela Coluna Construção Limites PT


CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB COMMON 0 a 1182 TF art. prep. 10000 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB COMMON 0 a 1182 TF 78 98.48%
CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB COMMON 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_110 OBJETO_SOCIAL COMMON 0 a 3280 TF 78 63.43%
CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB COMMON 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_110 OBJETO_SOCIAL COMMON 1640 a 3280 TF 78 66.48%
CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

COMMON 0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_110 OBJETO_SOCIAL COMMON 1640 a 3280 TF