Experimentos para o artigo WITCC'08

Experimentos para o artigo WITCC'08

---

1. Coleção

• Conjuntos de treino e teste
  • Conjunto CNAE: Tabela CNAE_110_SUBCLASSE, campo DESCRICAO_SUB, linhas 0 a 1182
  • Conjunto VIX: Tabela DADOS_VITORIA_SUB_110, campo OBJETO_SOCIAL, linhas 0 a 3280

• Pré-processamento
  • Usar o dicionário completo corrigido
  • Remover do vocabulário as 6 seguintes classes gramaticais: artigo, conjunção, contração, interjeição, preposição e pronome
  • Computar pesos dos termos usando tfidf

---

2. Configuração dos Experimentos

• Testar os seguintes métodos de categorização
  • WNN
    • Parâmetros a serem ajustados: número de neurônios e número de sinapses
  • WNN_COR
    • Parâmetros: número de neurônios e número de sinapses
  • VS
    • Não tem parâmetros (que maravilha!!! :-))
  • ML-KNN
    • Parâmetros: número de vizinhos mais próximos. Deixar os outros parâmetros com o valor padrão (smooth=1)
  • Boostexter
    • Parâmetros: número de rounds

• Usar a abordagem k-fold cross validation, com k=10, para testar cada um dos métodos de classificação.
  • O conjunto VIX deverá ser particionado em k subconjuntos. Dos k subconjuntos, um único subconjunto deverá ser retido para testar o modelo, e os k-1 subconjuntos restantes deverão ser usados como dado de treino. O processo de cross-validation deverá ser repetido k vezes (folds F1, F2, ..., Fk), com cada um dos k subconjuntos usados exatamente uma vez como dado de teste. Os k resultados dos folds serão então combinados para produzir uma única estimativa, ou seja, serão reportadas as médias dos k valores produzidos para cada uma das métricas.
  • Usar o conjunto CNAE como dado de treino em cada fold Fi
  • Salvar os valores de todas as métricas para cada fold Fi de teste num arquivo de texto com o seguinte formato: cada linha corresponde a um fold Fi de teste; e cada coluna corresponde a uma métrica de avaliação
  • As médias dos k valores produzidos (pelos k folds) para cada uma das métricas serão calculadas a partir desse arquivo.

• Usar a abordagem k-fold cross validation, com k=10, para validar cada um dos métodos de classificação. A validação consiste em encontrar, para cada um dos métodos de categorização, os parâmetros que produzem os melhores resultados
  • O fold F1 deverá ser particionado em k subconjuntos. Dos k subconjuntos, um único subconjunto deverá ser retido para validar o modelo, e os k-1 subconjuntos restantes deverão ser usados como dado de treino. O processo de cross-validation para validação deverá ser repetido k vezes (F11, F12, ..., F1k), com cada um dos subconjuntos F1j, 1<=j<=k, usados exatamente uma vez como dado de teste.
  • Usar o conjunto CNAE como dado de treino em cada fold F1j
  • Suponha que o método tenha dois parâmetros x e y, que podem assumir variados valores x_i e y_j. Os experimentos de k-fold cross validation deverão ser repetidos várias vezes, para variadas combinações de x_i e y_j (x_1, y_1; x_1, y_2; x_2 y_1; x_2, y_2). A combinação x_i e y_j que produzir os melhores resultados será escolhida para os experimentos de teste
  • Para cada combinação de parâmetros, salvar os valores de todas as métricas para cada fold F1i de validação num arquivo de texto com o seguinte formato: cada linha corresponde a um fold F1i de teste; e cada coluna corresponde a uma métrica de avaliação
  • Para cada combinação de parâmetros, as médias dos k valores produzidos (pelos k folds) para cada uma das métricas serão calculadas a partir desse arquivo