Fernando Valeriano de Almeida Lins. Problema  PAKDD 2007  Dados reais de uma companhia financeira  40700 padrões de entrada sendo 40000 de uma classe.

Fernando Valeriano de Almeida Lins

Problema  PAKDD 2007  Dados reais de uma companhia financeira  40700 padrões de entrada sendo 40000 de uma classe e 700 da outra

Experimentos  Pré-processamento – replicação ou eliminação.  Nós escondidos – 4,8 ou 12.  Taxa de aprendizado – 0.001, 0.0001 ou 0.00001.  Algoritmo de treinamento – traingd ou trainrp.  Erro utilizado – SSE ou MSE.  Total de 72 redes treinadas

Resultados Pré-processamento - Replicação Algoritmo - “trainrp” Erro – “sse” Taxa de Aprendizagem - 0,001 Nodos Escondidos - 18

Resultados

Conclusões  Trainrp mais eficiente que traingd  Replicação traz resultados muito melhores, mas é bem mais lenta  Número de nodos difícil de balancear, poucos trazem resultados ruins, mas muitos também.  Quanto maior o número de nodos mais lento o treinamento  Tipo de erro comportou-se de forma semelhante

Conclusões

Fernando Valeriano de Almeida Lins. Problema  PAKDD 2007  Dados reais de uma companhia financeira  40700 padrões de entrada sendo 40000 de uma classe.

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