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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 | + | Os parâmetros que geram melhor desempenho são 15x15 neurônios e 1024 sinapses. |
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Edição atual tal como às 16h36min de 14 de setembro de 2012
Experimentos de validação para o experimento 2.7.2.4
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_VITORIA_SUB_110 |
DESCRICAO_SUB
OBJETO_SOCIAL |
0 a 1182
0 a 819 |
DADOS_VITORIA_SUB_110 | OBJETO_SOCIAL | 820 a 1639 | 351 |
A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.7.2.4. 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 15x15 neurônios e 1024 sinapses.
