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(Experimentos de validação para o experimento 2.3.2.4)
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A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.3.2.4.
 
A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.3.2.4.
 
Esse gráfico mostra o desempenho do classificador em termos de (1 - ''one-error'') em função do número de neurônios e sinapses por neurônio.
 
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.
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Os parâmetros que geram melhor desempenho são:
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* 14x14 neurônios e 512 sinapses (56,35%)
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* 15x15 neurônios e 1024 sinapses (55,92%)
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* 13x13 neurônios e 512 sinapses (55,92%)
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* 13x13 neurônios e 1024 sinapses (55,83%)
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* 15x15 neurônios e 512 sinapses (55,66%)
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* 12x12 neurônios e 1024 sinapses (55,32%)
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* 14x14 neurônios e 1024 sinapses (55,23%)
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* 11x11 neurônios e 1024 sinapses (55,15%)
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* 10x10 neurônios e 1024 sinapses (54,97%)
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* 8x8 neurônios e 1024 sinapses (53,69%)
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Edição das 06h33min de 8 de fevereiro de 2008

Experimentos de validação para o experimento 2.3.2.4

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.

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 2.3.2.4. 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:

  • 14x14 neurônios e 512 sinapses (56,35%)
  • 15x15 neurônios e 1024 sinapses (55,92%)
  • 13x13 neurônios e 512 sinapses (55,92%)
  • 13x13 neurônios e 1024 sinapses (55,83%)
  • 15x15 neurônios e 512 sinapses (55,66%)
  • 12x12 neurônios e 1024 sinapses (55,32%)
  • 14x14 neurônios e 1024 sinapses (55,23%)
  • 11x11 neurônios e 1024 sinapses (55,15%)
  • 10x10 neurônios e 1024 sinapses (54,97%)
  • 8x8 neurônios e 1024 sinapses (53,69%)


Figura 1: Resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.3.2.4