Validação - Histórico de revisão

Administrador em 20h53min de 14 de setembro de 2012

2012-09-14T20:53:46Z

Administrador em 20h32min de 14 de setembro de 2012

2012-09-14T20:32:08Z

Bzmelotti: /* Validação */

2008-01-28T20:19:59Z

‎Validação

Bzmelotti: New page: ==== Validação ==== Para ajustar os parâmetros do WNN, o conjunto de treino(-e-validação) foi dividido em um conjunto de treino, usado para construir indutivamente o categorizador, e...

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New page: ==== Validação ==== Para ajustar os parâmetros do WNN, o conjunto de treino(-e-validação) foi dividido em um conjunto de treino, usado para construir indutivamente o categorizador, e...

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==== Validação ====

Para ajustar os parâmetros 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.

{| border=1 align="center"
|+ <p align=justify>
Conjuntos de treino e validação.
PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (''term frequency (TF)'') ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (''inverse document frequency (TFIDF)''); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no ''lexicon''; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no ''lexicon''.
</p>

|- align="center"
| rowspan=2 | '''Exp.'''
| colspan=7 | '''Dados de Treino'''
| colspan=5 | '''Dados de Validação'''
| rowspan=2 | '''Revisão'''
'''do SCAE'''
| rowspan=2 |'''Desempenho'''
'''(1 - one-error)'''

|- align="center"
| '''Tabela'''
| '''Coluna'''
| '''Limites'''
| '''Dicionário'''
| '''PT'''
| '''CGD'''
| '''PFS'''
| '''Tabela'''
| '''Coluna'''
| '''Limites'''
| '''Nível'''
| '''PT'''

|- align="center"
| 2.1.x.4
| CNAE_110_SUBCLASSE
DADOS_VITORIA_SUB_110
| DESCRICAO_SUB
OBJETO_SOCIAL
| 0 a 1182
0 a 819
| subclasse
| TF
| art. prep.
| 10000
| DADOS_VITORIA_SUB_110
| OBJETO_SOCIAL
| 820 a 1640
| SUBCLASSE
| TF
| 250
| ver Figura 1

|- align="center"
| 2.2.x.4
| CNAE_110_SUBCLASSE
DADOS_VITORIA_SUB_110
| DESCRICAO_SUB
OBJETO_SOCIAL
| 0 a 1182
0 a 819
| completo
| TF
| art. prep.
| 10000
| DADOS_VITORIA_SUB_110
| OBJETO_SOCIAL
| 820 a 1640
| SUBCLASSE
| TF
| 250
| ver Figura 2

|}

As Figuras 1 e 2 apresentam os resultados dos experimentos de validação 2.1.x.4 e 2.2.x.4, respectivamente, empregados para ajustar o número de neurônios e sinapses por neurônio do WNN.
Esses gráficos mostram 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 para o experimento 2.1.4 são 11x11 neurônios e 512 sinapses, e para o experimento 2.2.4 são 12x12 neurônios e 1024 sinapses.

[[Imagem:Experiment 2.1.4.v.jpg|frame|center|130px|Figura 1: Resultados dos experimentos de validação 2.1.4.v]]

[[Imagem:Experiment 2.2.4.v.jpg|frame|center|130px|Figura 2: Resultados dos experimentos de validação 2.2.4.v]]

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-[[category:SCAe]]
+[[category:SCAE]]
 Para ajustar os parâmetros 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.

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		+	[[category:SCAe]]
	Para ajustar os parâmetros 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.		Para ajustar os parâmetros 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.		A tabela abaixo descreve os conjuntos de treino e validação.

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−	~~==== Validação ====~~
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	Para ajustar os parâmetros 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.		Para ajustar os parâmetros 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.		A tabela abaixo descreve os conjuntos de treino e validação.