Revista Egitania Sciencia - Volume 9 | ARTIGO

Título: AVALIAR A PRECISÃO DE UMA REDE NEURONAL ARTIFICIAL COM O SOFTWARE ESTATÍSTICO SPSS

Autor: Maria Cristina Canavarro Teixeira (ccanavarro@ipcb.pt), Nuria Ceular Villamandos (td1cevin@uco.es) e J. Maria Caridad y Ocerin (ccjm@uco.es)

Publicação: Revista Egitania Sciencia - Volume 9

Resumo:
O Neural Networks é o módulo do software estatístico Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), que permite aos utilizadores fazer as seleções de modelação adequadas ao seu problema, na estimação de redes neuronais artificiais. Estes modelos reconhecem padrões não-lineares entre os dados. Para avaliar a precisão destes modelos, o Model Summary do módulo Neural Networks fornece duas medidas de erro: Sum of Squares Error e Relative Error. O objetivo principal deste trabalho é avaliar a capacidade de análise de precisão das redes neuronais através do SPSS. São apresentadas variadas medidas de erro, que têm sido utilizadas ao longo do tempo para medir a capacidade preditiva das redes neuronais. Consideramos que as medidas disponibilizadas neste software não são suficientes, em particular se quisermos comparar os modelos neuronais com outros, como, por exemplo, os de regressão múltipla. Propomos uma forma de ultrapassar o que consideramos uma limitação do SPSS, e também fazemos algumas sugestões de inclusão de mais informação no referido módulo.

Palavras-chave: Redes Neuronais Artificiais; SPSS; medidas de precisão




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