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(Experimentos de validação para o experimento 2.5.2.4)
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| CNAE_110_SUBCLASSE
 
| CNAE_110_SUBCLASSE
DADOS_BH_SUB_110
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DADOS_VITORIA_SUB_110
 
| DESCRICAO_SUB
 
| DESCRICAO_SUB
 
OBJETO_SOCIAL
 
OBJETO_SOCIAL
 
| 0 a 1182
 
| 0 a 1182
0 a 1164
+
0 a 819
| DADOS_BH_SUB_110
+
| DADOS_VITORIA_SUB_110
 
| OBJETO_SOCIAL
 
| OBJETO_SOCIAL
| 1165 a 2330
+
| 820 a 1639
 
| 412
 
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A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.5.2.4.
 
A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.5.2.4.
 
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.
Os parâmetros que geram melhor desempenho são 19x19 neurônios e 512 sinapses.  
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Os parâmetros que geram melhor desempenho são 19x19 neurônios e 512 sinapses.
  
 
[[Imagem:Experiment 2.5.2.4.jpg|frame|center|130px|Figura 1: Resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.5.2.4]]
 
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Edição das 16h17min de 17 de março de 2008

Experimentos de validação para o experimento 2.5.2.4

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_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 819

DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 820 a 1639 412

A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.5.2.4. 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 19x19 neurônios e 512 sinapses.

Figura 1: Resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.5.2.4