Mudanças entre as edições de "Experimentos de validação para o experimento 2.3.1.4"
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Conjuntos de treino e validação. | Conjuntos de treino e validação. | ||
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| − | | colspan= | + | | colspan=3 | '''Dados de Treino''' |
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| '''Coluna''' | | '''Coluna''' | ||
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| '''Coluna''' | | '''Coluna''' | ||
| '''Limites''' | | '''Limites''' | ||
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| CNAE_110_SUBCLASSE | | CNAE_110_SUBCLASSE | ||
| − | + | DADOS_BH_SUB_110 | |
| DESCRICAO_SUB | | DESCRICAO_SUB | ||
OBJETO_SOCIAL | OBJETO_SOCIAL | ||
| 0 a 1182 | | 0 a 1182 | ||
| − | 0 a | + | 0 a 1164 |
| − | | | + | | DADOS_BH_SUB_110 |
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| − | |||
| − | |||
| OBJETO_SOCIAL | | OBJETO_SOCIAL | ||
| − | | | + | | 1165 a 2330 |
| − | | | + | | 283 |
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| − | A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação. | + | A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.3.1.4. |
Esse gráfico mostra o desempenho do classificador em termos de (1 - ''one-error'') em função do número de neurônios e sinapses por neurônio. | Esse gráfico mostra o desempenho do classificador em termos de (1 - ''one-error'') em função do número de neurônios e sinapses por neurônio. | ||
| − | + | Os parâmetros que geram melhor desempenho são 14x14 neurônios e 512 sinapses. | |
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Edição atual tal como às 16h37min de 14 de setembro de 2012
Experimentos de validação para o experimento 2.3.1.4
Para ajustar o número de neurônios e sinapses por neurônio do WNN, o conjunto de treino(-e-validação) foi dividido em um conjunto de treino, usado para construir indutivamente o categorizador, e um conjunto de validação, usado para avaliar o desempenho do categorizador na série de experimentos para otimização de parâmetros. A tabela abaixo descreve os conjuntos de treino e validação.
| Dados de Treino | Dados de Validação | Revisão
do SCAE | ||||
| Tabela | Coluna | Limites | Tabela | Coluna | Limites | |
| CNAE_110_SUBCLASSE
DADOS_BH_SUB_110 |
DESCRICAO_SUB
OBJETO_SOCIAL |
0 a 1182
0 a 1164 |
DADOS_BH_SUB_110 | OBJETO_SOCIAL | 1165 a 2330 | 283 |
A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.3.1.4. Esse gráfico mostra o desempenho do classificador em termos de (1 - one-error) em função do número de neurônios e sinapses por neurônio. Os parâmetros que geram melhor desempenho são 14x14 neurônios e 512 sinapses.
