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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.  | ||
Podemos observar que os parâmetros ótimos são ?x? neurônios e ? sinapses.  | Podemos observar que os parâmetros ótimos são ?x? neurônios e ? sinapses.  | ||
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Edição das 17h53min de 28 de janeiro de 2008
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 | Dicionário | PT | CGD | PFS | Tabela | Coluna | Limites | Nível | PT | |
|  CNAE_110_SUBCLASSE
 DADOS_VITORIA_SUB_110  | 
 DESCRICAO_SUB
 OBJETO_SOCIAL  | 
 0 a 1182
 0 a 819  | 
subclasse | TF | art. prep. | 10000 | DADOS_VITORIA_SUB_110 | OBJETO_SOCIAL | 820 a 1640 | SUBCLASSE | TF | ? | 
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. Podemos observar que os parâmetros ótimos são ?x? neurônios e ? sinapses.
