Weka-redes neuronales

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A
	Parametros de la red MLP
	Medidas de evaluación del algoritmo de aprendizaje
	N°
	dL
	Lr
	M
	E
	Bien
	Mal 
	Ks 
	Mae 
	Rmse
	Rae
	Rrse
	1
	no
	0.3
	0.2
	500
	72.925
	27.075
	0.7183
	0.245
	0.1326
	33.1724
	68.9576
Con 16k de prueba y 4k instancias realizadas
Use training set
	A
	Parametros	 de la red MLP
	Medidas de evaluación del algoritmo de aprendizaje
	N°
	dL
	Lr
	M
	E
	Bien
	Mal 
	Ks 
	Mae 
	Rmse
	Rae
	Rrse
	2
	no
	0.3
	0.2
	500
	75.435
	24.565
	0.7445
	0.0224
	0.1255
	30.2419
	65.2415
	A
	Parámetros de la red MLP
	Medidas de evaluación del algoritmo de aprendizaje
	N°
	dL
	Lr
	M
	E
	Bien
	Mal 
	Ks 
	Mae 
	Rmse
	Rae
	Rrse
	3
	no
	0.3
	0.2
	500
	74.175
	25.825
	0.7314
	0.0235
	0.1286
	31.7213
	66.8859
Cross-validation 10fold
	A
	Parámetros de la red MLP
	Medidas de evaluación del algoritmo de aprendizaje
	N°
	dL
	Lr
	M
	E
	Bien
	Mal 
	Ks 
	Mae 
	Rmse
	Rae
	Rrse
	1
	no
	0.3
	0.2
	500
	72.925
	27.075
	0.7183
	0.245
	0.1326
	33.1724
	68.9576
	2
	no
	0.3
	0.2
	500
	75.435
	24.565
	0.7445
	0.0224
	0.1255
	30.2419
	65.2415
	3
	no
	0.3
	0.2
	500
	74.175
	25.825
	0.7314
	0.0235
	0.1286
	31.7213
	66.8859
	Desviación estándar
	1.0247059
	1.0247059198727
	0.01069610521016
	0.10467633713288
	0.002906314963432
	1.196390210406
	1.5204309133338
	Media aritmética
	74.1783
	25.821666
	0.7314
	0.096966666666667
	0.1289
	31.711866666667
	67.028333333333
 ¿Hay alguna mejora si se modifica el número de neuronas en la capa oculta?
Using 4000 instances
Use training set 
Se utilizaron 16 neuronas en la capa oculta, dándonos como resultado los anteriores resultados.
Vemos como realmente si mejora con respecto a las 10 neuronas del test principal en lo que respecta a las instancias clasificadas correctamente, pero con respecto a los porcentajes de errores vemos como bajaron los mismos en una cantidad considerable.