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TALLER NEURONAS ARTIFICIALES
Presentado a Oswaldo Enrique Vélez Lang Presentado por
Universidad De Córdoba Departamento De Ingenierías De Sistemas Y Telecomunicaciones Sede Montería Aprendizaje computacional Diciembre 2022
35 puntos: Uso de un Perceptrón Multicapa en la predicción del precio de un producto
Se entregan dos archivos de datos: los archivos de Excel (Ojo no están en formato ARFF)
Precios_IntMaizBlanco y Precios_IntMaizAmarillo, como su nombre lo indica, son archivos
que contienen (día a día) durante 10 meses los valores de precios internacionales para
cada tipo de maíz. Elabore un Perceptrón Multicapa (usando el algoritmo específico en
WEKA) que sea capaz de predecir dichos valores. Para cada tipo de maíz se pide:
A. Graficar las curvas de aprendizaje para el error versus distinto número de
neuronas en la capa oculta
MAIZ BLANCO
75% para entrenar y 25% para probar. Razón de aprendizaje 0.4.
Numero de neuronas Error per Epoch
Podemos notar que a medida que el numero de neuronas en la capa oculta aumenta,
también aumenta el error por época levemente, siendo con 13 neuronas el punto de
mayor precisión del modelo.
MAIZ AMARILLO
Para maíz amarilla y usamos 13 neuronas, por ser la más precisa.
Error per
Epoch
Razón de
aprendizaje
Aquí podemos
observar que al utilizar una razón de aprendizaje baja, en este caso de 0.3, el error por
época es bajo también, por ende, se puede afirmar que a medida que aumenta la razón de
aprendizaje, aumenta el error de manera notoria.
c) Obtener una gráfica donde se compare los valores reales vs valores predichos por la
RNA.
MAIZ BLANCO
inst# actual predicted 1 183,5 185, 2 153,5 149, 3 146,6 150, 4 187,4 185, 5 185,6 180, 6 153,5 149, 7 191,9 188, 8 148,4 152, 9 189,8 186, 10 197,8 182, 11 192,9 182, 12 183,5 181, 13 142,9 157, 14 183,3 184, 15 191,3 181, 16 155,1 149, 17 162,4 180, 18 158,5 151, 19 191,3 183, 20 187,4 185, 21 154,7 148,
- 22 199 182,
- 23 199 182,
- 24 192,1 184,
- 25 166,5 151,
- 26 162,4 170,
- 27 183,5 185,
- 28 158,5 151,
- 29 192,5 182,
- 30 204,1 187,
- 31 185,6 180,
- 32 156,9 150,
- 33 185,6 186,
- 34 195,7 184,
- 35 185,6 186,
- 36 190 187,
- 37 182,1 181,
- 38 166,5 151,
- 39 192,1 183,
- 40 186,8 186,
- 41 182,1 180,
- 42 155,1 149,
- 43 189,8 186,
- 44 148,6 148,
- 45 199,6 183,
- 46 187,4 185,
- 47 166,5 151,
- 48 174,4 179,
- 49 183,5 185,
- 50 145,9 152,
- 51 146,6 152,
- 52 185,6 180,
- 53 158,5 150,
- 54 191,3 181,
- 55 185,6 180,
- 56 189,4 187,
- 57 154,7 148,
- 58 195,7 184,
- 1 138,7 130, inst# actual predicted
- 2 163,6 157,
- 3 159,2 135,
- 4 135,3 137,
- 5 141,9 143,
- 6 146,8 139,
- 7 145,1 134,
- 8 158,3 161,
- 9 130,2 128,
- 10 164,2 159,
- 11 136,1 140,
- 12 163,5 161,
- 13 144,6 133,
- 14 127,2 126,
- 15 147,6 132,
- 16 143,5 142,
- 17 159,1 155,
- 18 133,7 128,
- 19 157,3 162,
- 20 156,1 87,
- 21 152,9 150,
- 22 164,2 158,
- 23 156,5 153,
- 24 148,2 138,
- 25 142,1 139,
- 26 160,7 162,
- 27 136,3 147,
- 28 136,8 125,
- 29 136,3
- 30 135,3 133,
- 31 157,3 162,
- 32 151,6 134,
- 33 159 160,
- 34 143,4 142,
- 35 148 137,
- 36 146,8 139,
- 37 145,3 145,
- 38 126 132,
- 39 128,9 125,
- 40 171 160,
- 41 157,5 159,
- 42 147 132,
- 43 132,3 130,
- 44 162,3 154,
- 45 129,4 126,
- 46 146,1 143,
- 47 171 161,
- 48 164,2 161,
- 49 157,3 155,
- 50 161,2 135,
- 51 135,4 130,
- 52 145 138,
- 53 159,3 162,
- 54 143,5 142,
- 55 125 128,
- 56 150 138,
- 57 133,1 131,
- 58 195,7 184,
Observando esta gráfica se evidencia que existe un pico global en el cual el valor de
predicción de precios esta muy alejado del valor actual, en cambio los demás valores están
cercanos, con una diferencia muy leve. Lo cual indica que los valores predichos estarán
alejados de los actuales.
d) ¿Existe alguna diferencia de resultados (mayor coherencia o exactitud) que
favorezcan a algún tipo de maíz en especial? ¿Por qué?
Si comparamos los resultados obtenidos, se logra ver que los valores de predicción versus
los valores actuales en el maíz amarillo están mas dispersos, en cambio en el maíz blanco
estos valores están mas cercanos, con pequeñas diferencias entre ellos, por otro lado,
analizando las capas ocultas con los errores obtenidos, nos damos cuenta que maíz blanco y
amarillo tienen un menor error tanto en 13 neuronas ocultas y 0.3 de razón de aprendizaje.
En conclusión, el maíz blanco tiene resultados más coherentes.
