| Descenvolver. Resolva em Weka e interprete os resultados. | |||||
| x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | Y |
Negocio | Receita | Custo | NPS | Inovacao | Reclam | Cat. Neg |
1 | 5 | 2 | 4 | 5 | 3 | B |
2 | 3 | 4 | 5 | 4 | 5 | B |
3 | 2 | 2 | 1 | 3 | 1 | R |
4 | 3 | 2 | 2 | 2 | 5 | R |
5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | MB |
6 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | MB |
7 | 4 | 3 | 4,5 | 4,5 | 4 | B |
8 | 2,5 | 2 | 1,5 | 2,5 | 3 | R |
9 | 4,5 | 3,5 | 5 | 5 | 4,5 | MB |
Arquivo arff - Com mais dados para rodar OK em Weka
@RELATION cat
@ATTRIBUTE receita REAL
@ATTRIBUTE custo REAL
@ATTRIBUTE nps REAL
@ATTRIBUTE inovacao REAL
@ATTRIBUTE reclam REAL
@ATTRIBUTE categ {B,R,MB}
@DATA
5,2,4,5,3,B
3,4,5,4,5,B
4,3,4.5,4.5,4,B
2,2,1,3,1,R
3,2,2,2,5,R
2.5,2,1.5,2.5,3,R
5,4,5,5,5,MB
4,3,5,5,4,MB
4.5,3.5,5,5,4.5,MB
5,2,4,5,3,B
3,4,5,4,5,B
4,3,4.5,4.5,4,B
2,2,1,3,1,R
3,2,2,2,5,R
2.5,2,1.5,2.5,3,R
5,4,5,5,5,MB
4,3,5,5,4,MB
4.5,3.5,5,5,4.5,MB
Redes Neurais
Cross Validation
=== Confusion Matrix ===
Correctly Classified Instances 18 100 %
Taxa de Acerto= 100%
Incorrectly Classified Instances 0 0 %
a b c <-- classified as
6 0 0 | a = B
0 6 0 | b = R
0 0 6 | c = MB
Split (não crossvalidation)
Procurando problema de sobreajuste (overfiting), no algoritmo de Redes Neurais Aplicado
60% Treinamento do Algoritmo de IA (Rede Neural)
40% Teste
Não Fazer Teste e Treinamento com os mesmos dados
Não fará Crossvalidation
Correctly Classified Instances 5 71.4286 %
Incorrectly Classified Instances 2 28.5714 %
Então teremos que colocar mais dados, linhas no arquivo de dados ou introduzir outras variáveis preditoras
Taxa de Acerto Real, para uso pratico:
Taxa de Acerto do Split / Taxa de Acerto do Crossvalidation * 100 = 71.4286% / 100% * 100 = 71,43 % de Taxa de Acerto para Utilização Pratica
=== Confusion Matrix ===
Cross Validation
a b c <-- classified as
6 0 0 | a = B
0 6 0 | b = R
0 0 6 | c = MB
60% Treino 40% Teste
=== Confusion Matrix ===
a b c <-- classified as
1 0 2 | a = B
0 1 0 | b = R
0 0 3 | c = MB
Errou 2 negocios
Problemas com o Indice de Generalização
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