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(→Experimentos de validação para o experimento 3.2.1.4) |
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| Linha 33: | Linha 33: | ||
| OBJETO_SOCIAL | | OBJETO_SOCIAL | ||
| 820 a 1639 | | 820 a 1639 | ||
| − | | | + | | 313 |
|} | |} | ||
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A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 3.2.1.4. | A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 3.2.1.4. | ||
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 | + | Os parâmetros que geram melhor desempenho são 17x17 neurônios e 512 sinapses. |
[[Imagem:Experiment 3.2.1.4.jpg|frame|center|130px|Figura 1: Resultados dos experimentos de validação para o experimento 3.2.1.4]] | [[Imagem:Experiment 3.2.1.4.jpg|frame|center|130px|Figura 1: Resultados dos experimentos de validação para o experimento 3.2.1.4]] | ||
Edição das 13h14min de 17 de fevereiro de 2008
Experimentos de validação para o experimento 3.2.1.4
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_VITORIA_SUB_110 |
DESCRICAO_SUB
OBJETO_SOCIAL |
0 a 1182
0 a 819 |
DADOS_VITORIA_SUB_110 | OBJETO_SOCIAL | 820 a 1639 | 313 |
A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 3.2.1.4. 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 17x17 neurônios e 512 sinapses.
