Mudanças entre as edições de "Experimentos para o paper WITCC"
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** Conjunto VIX: Tabela DADOS_VITORIA_SUB_110, campo OBJETO_SOCIAL, linhas 0 a 3280 | ** Conjunto VIX: Tabela DADOS_VITORIA_SUB_110, campo OBJETO_SOCIAL, linhas 0 a 3280 | ||
| + | * Pré-processamento | ||
| + | ** Usar o dicionário completo corrigido | ||
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| + | 2. Configuração dos Experimentos | ||
* Usar a abordagem k-fold cross validation, com k=10. 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. | * Usar a abordagem k-fold cross validation, com k=10. 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. | ||
| − | ** Usar o conjunto CNAE como dado de treino em cada | + | ** Usar o conjunto CNAE como dado de treino em cada fold Fi |
| − | * Para cada um dos métodos de classificação, salvar | + | * Antes de executar o experimento de k-fold cross validation, calibrar os parâmetros de um método de classificação usando também a abordagem k-fold cross validation, com k=10 |
| − | ** Cada linha corresponde a | + | ** O fold F1 deverá ser particionado em k subconjuntos. Dos k subconjuntos, um único subconjunto deverá ser retido para calibrar o modelo, e os k-1 subconjuntos restantes deverão ser usados como dado de treino. O processo de cross-validation para calibração 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 | ||
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| + | * Para cada um dos métodos de classificação, salvar os resultados (valor de todas as métricas) de cada fold Fi de teste num arquivo de texto com o seguinte formato | ||
| + | ** Cada linha corresponde a um fold Fi de teste | ||
** Cada coluna corresponde a uma métrica de avaliação | ** Cada coluna corresponde a uma métrica de avaliação | ||
| − | * | + | |
| + | * Salvar também, para cada um dos métodos de classificação, os resultados de cada fold F1j de calibração num outro arquivo de texto com o mesmo formato descrito acima | ||
Edição atual tal como às 16h42min de 14 de setembro de 2012
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
- Usar a abordagem k-fold cross validation, com k=10. 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.
- Usar o conjunto CNAE como dado de treino em cada fold Fi
- Antes de executar o experimento de k-fold cross validation, calibrar os parâmetros de um método de classificação usando também a abordagem k-fold cross validation, com k=10
- O fold F1 deverá ser particionado em k subconjuntos. Dos k subconjuntos, um único subconjunto deverá ser retido para calibrar o modelo, e os k-1 subconjuntos restantes deverão ser usados como dado de treino. O processo de cross-validation para calibração 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
- O fold F1 deverá ser particionado em k subconjuntos. Dos k subconjuntos, um único subconjunto deverá ser retido para calibrar o modelo, e os k-1 subconjuntos restantes deverão ser usados como dado de treino. O processo de cross-validation para calibração 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.
- Para cada um dos métodos de classificação, salvar os resultados (valor de todas as métricas) de cada fold Fi de teste num arquivo de texto com o seguinte formato
- Cada linha corresponde a um fold Fi de teste
- Cada coluna corresponde a uma métrica de avaliação
- Salvar também, para cada um dos métodos de classificação, os resultados de cada fold F1j de calibração num outro arquivo de texto com o mesmo formato descrito acima
