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......@@ -221,7 +221,7 @@ Existem formas de amenizar o efeito da explosão combinatória desses métodos.
\section{\emph{Experimenter}}
Além do módulo \emph{Explorer}, para execução de testes, o WEKA apresenta um módulo para configuração e execução de experimentos, chamado \emph{Experimenter} (figura \ref{fig:dev_weka_experimenter}. Esse módulo facilita a criação de experimentos, criando um arquivo de configuração onde são descritas as etapas, que pode ser utilizado para reproduzir o experimento usando as mesmas configurações.
Além do módulo \emph{Explorer}, para execução de testes, o WEKA apresenta um módulo para configuração e execução de experimentos, chamado \emph{Experimenter} (figura \ref{fig:dev_weka_experimenter}). Esse módulo facilita a criação de experimentos, criando um arquivo de configuração onde são descritas as etapas, que pode ser utilizado para reproduzir o experimento usando as mesmas configurações.
\begin{figure}[h!]
\vspace{0.5cm}
......@@ -246,7 +246,7 @@ A configuração do \emph{Experimenter} pode ser dividida nas seções:
Essas configurações podem ser gravadas em um arquivo para que possam ser reutilizadas. O formato desse arquivo pode ser tanto uma representação em formato binário exclusiva do WEKA ou um arquivo CSV.
A partir de um arquivo de configuração, é possível executar um experimento usando a interface gráfica. Também é possível utilizar a interface de linha de comando, conforme a listagem \ref{lst:dev_run_experiment}.
A partir de um arquivo de configuração é possível executar um experimento usando a interface gráfica. Também é possível utilizar a interface de linha de comando, conforme a listagem \ref{lst:dev_run_experiment}.
\vspace{0.5cm}
\begin{lstlisting}[caption=Execução de um experimento, label=lst:dev_run_experiment]
......@@ -259,12 +259,12 @@ java weka.experiment.Experiment -l exp.xml -r
\subsection{Resultados}
Conforme mencionado acima, o formato padrão de gravação dos resultados de um experimento pelo \emph{Experimenter} é em arquivos CSV. Para cada execução, é gerada uma linha no arquivo com as informações e resultados da execução. O número de linha gerado é igual ao número de execuções na configuração do experimento, multiplicado pelo número de \emph{folds} usado no \emph{cross-validation} (caso essa opção tenha sido selecionada), multiplicado pelo número de conjuntos de dados (que pode ser apenas um). Dessa forma, caso o número de execuções seja configurado como "10", o número de \emph{folds} como "10" e sejam utilizados dois conjuntos de dados, serão geradas 200 linhas de resultados no arquivo de saída.
Conforme mencionado acima, o formato padrão de gravação dos resultados de um experimento pelo \emph{Experimenter} é em arquivos CSV. É gerada uma linha no arquivo com as informações e resultados a cada execução. O número de linha gerado é igual ao número de execuções na configuração do experimento, multiplicado pelo número de \emph{folds} usado no \emph{cross-validation} (caso essa opção tenha sido selecionada), multiplicado pelo número de conjuntos de dados (que pode ser apenas um). Dessa forma, caso o número de execuções seja configurado como "10", o número de \emph{folds} como "10" e sejam utilizados dois conjuntos de dados, serão geradas 200 linhas de resultados no arquivo de saída.
Para cada execução, são gravados dados sobre os resultados do treinamento e da classificação das instâncias. Esses dados são os mesmos que são exibidos quando uma classificação é executada usando o módulo \emph{Explorer} (listagem \ref{lst:prop_weka_out}. Uma lista completa dos dados é mostrada na listagem \ref{lst:dev_experimenter_header}.
Para cada execução são gravados dados sobre os resultados do treinamento e da classificação das instâncias. Esses dados são os mesmos exibidos quando uma classificação é executada usando o módulo \emph{Explorer} (listagem \ref{lst:prop_weka_out}). Uma lista completa das variáveis é mostrada na listagem \ref{lst:dev_experimenter_header}.
\vspace{0.5cm}
\begin{lstlisting}[caption=Dados gravados pelo \emph{Experimenter}, label=lst:dev_experimenter_header]
\begin{lstlisting}[caption=Variáveis gravados pelo \emph{Experimenter}, label=lst:dev_experimenter_header]
Key_Dataset
Key_Run
Key_Fold
......@@ -325,7 +325,7 @@ Summary
\end{lstlisting}
\vspace{0.5cm}
Esses dados contém informações sobre o conjunto de dados (nome e número de instâncias de treinamento e testes), classificador (nome e parâmetros), sobre o processo de treinamento e classificação (data, tempo de execução e consumo de memória) e sobre os resultados (diversas medidas de eficácia).
Essas variáveis contém informações sobre o conjunto de dados (nome e número de instâncias de treinamento e testes), classificador (nome e parâmetros), sobre o processo de treinamento e classificação (data, tempo de execução e consumo de memória) e sobre os resultados (diversas medidas de eficácia).
\section{Seleção de algoritmos}
......@@ -333,6 +333,8 @@ Todos os algoritmos utilizados para comparação com os algoritmos imunológicos
\iffalse add value of default parameters \fi
\iffalse referenciar \fi
\vspace{0.5cm}
\begin{figure}[h]
\centering
......@@ -523,6 +525,7 @@ Implementação do algoritmo padrão de redes bayesianas. Permite a escolha da m
\iffalse Estimator algorithm \fi
\item \textbf{E}: método para encontrar as tabelas de probabilidade condicional.
\end{itemize}
\item \textbf{Filtros}: \emph{weka.filter.supervised.attribute.Discretize}.
\end{enumerate}
\subsection{Support Vector Machine (SVM)}
......
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