3 RECONHECIMENTO DE PADRÕES E APRENDIZADO DE MÁQUINA:
5.4 Resultados da categoria journal_Open
Nesta Seção serão vistos todos os resultados da categoria journal_open. Começando
pela categoria “cinco classes de saída”, apresenta-se a Tabela 36 com a matriz de confusão e o
PECC.
Tabela 36 - Matriz de Confusão e PECC para a subcategoria “cinco classes de saída” em journal_open. Negativo Positivo Negativo Positivo Negativo
Negativo 46.353 7.926 2.440 2.239 1.252 Positivo 22.770 9.780 3.476 2.985 1.057 Negativo 11.547 6.536 4.379 4.221 1.579 Positivo 6.189 4.015 3.458 6.077 3.293 Negativo 2.323 1.268 1.322 3.821 6.139 PECC 44%
Fonte: elaboração própria
Observando a Tabela 36, percebe-se que o PECC é baixo se for comparado com as
demais categorias na subcategoria “cinco classes de saída”. Para esta subcategoria foram
classificados corretamente 72.728 exemplos (44% da base de dados segundo PECC).
O Quadro 16 apresenta os exemplos de teste que foram utilizados no algoritmo Naive
Bayes para testar a indução.
Quadro 16 - Exemplos de teste utilizados na subcategoria “cinco classes de saída” em journal_open.
Exemplos Title Type Source Year Keywords Authors Month Abstract
1 Excelente Journal international_jo urnal_of_clinica l_and_health_ps ychology Artigo_de_ referência Excelente Muito_ru im janeiro Excelente
2 Excelente Journal korean_journal_of_radiology
Artigo_par a_revisão_ de_literatur
a
Excelente Muito_ruim abril Excelente
3 Muito_ruim Journal world_journal_of_diabetes Artigo_ classico Muito_ruim Muito_Ruim dezembro Muito_ruim
4 Muito_ruim journal proceedings_bio logical_sciences ___the_royal_s ociety
Estado_da_arte Excelente Ruim
outubr
o Excelente
5 Excelente Journal journal_of_bio
medical_science
Artigo_par a_revisão_ de_literatur
a
bom ruim janeiro Excelente
Fonte: elaboração própria
O Quadro 16 está organizada da mesma maneira que as demais. Nesse sentido, tem-se
as seguintes classes que foram coletadas após a aplicação do Holdout: o exemplo 1 tem a
classe “não_popular”, o exemplo 2 tem a classe “pouco_popular”, o exemplo 3 tem a classe
“popular”, o exemplo 4 contem a classe “muito_popular” e o exemplo 5 apresenta a classe
“extremamente_popular”. A Figura 15 apresenta os resultados encontrados no algoritmo após
a execução dos exemplos de teste.
Figura 15 - Resultado dos exemplos de teste após execução no algoritmo Naive Bayes para a subcategoria “cinco classes de saída” em journal_open.
Fonte: elaboração própria
Observando a Figura 15, percebe-se que o algoritmo classificou o exemplo 1 como
“extremamente_popular”, o exemplo 2 como “não_popular”, os exemplos 3 e 4 como
“popular” e o exemplo 5 foi classificado como “pouco_popular”,
A seguir, apresenta-se os resultados da subcategoria “três classes de saída”. A Tabela
37 apresenta a matriz de confusão e o PECC desta subcategoria.
Tabela 37 - Matriz de Confusão e PECC para a subcategoria “três classes de saída” em journal_open. Negativo Positivo Negativo
Negativo 59.313 23.540 594 Positivo 22.859 43.238 2.030 Negativo 1.528 9.802 3.543
PECC 64%
Fonte: elaboração própria
Comparando com o PECC da subcategoria anterior, percebe-se que esta subcategoria
apresentou um PECC maior. Neste caso, foram classificados corretamente 106.094 (64% da
base de dados segundo PECC).
O Quadro 17 apresenta os exemplos de teste utilizados para esta subcategoria.
Quadro 17 - Exemplos de teste utilizados na subcategoria “três classes de saída” em journal_open.
Exemplos Title Type Source Year Keywords Authors Month Abstract
1 Excelente Journal american_journ al_of_environm ental_sciences Saindo_do _forno Muito_ru im Muito_ru im maio Excelente 2 Excelente Journal world_journal_ of_gastroenterol ogy Artigo_de_ referência Bom Muito_ru im maio Excelente 3 Excelente generic international_jo urnal_of_enviro nmental_researc h_and_public_h ealth Artigo_de_ referência Excelente Muito_ru im dezem bro Excelente
Fonte: elaboração própria
Para os exemplos de teste apresentados no Quadro 17, tem-se as seguintes classes: o
exemplo 1 tem a classe “não_popular”, o exemplo 2 contem a classe “popular” e o exemplo 3
é da classe “extremamente_popular”. A Figura 16 apresenta os resultados obtidos após a
execução dos exemplos de teste no algoritmo Naive Bayes.
Figura 16 - Resultado dos exemplos de teste após execução no algoritmo Naive Bayes para a subcategoria “três classes de saída” em journal_open.
Fonte: elaboração própria
Observando a Figura 16, percebe-se que o algoritmo classificou o exemplo 1 como
“não_popular”, o exemplo 2 como “popular” e o exemplo 3 como “extremamente_popular”.
Por fim, será apresentado os resultado da subcategoria “duas classes de saída” em
journal_open. A Tabela 38 apresenta a matriz de confusão e o PECC para esta subcategoria.
Tabela 38 - Matriz de Confusão e PECC para a subcategoria “duas classes de saída” em journal_open. Negativo Positivo
Negativo 98.316 13.989 Positivo 25.643 28.490
PECC 76%
Fonte: elaboração própria
Observando a Tabela 38 e realizando o somatório dos elementos na diagonal da
matriz, tem-se 126.803 exemplos classificados corretamente (76% segundo PECC). Este
PECC, comparando com as demais subcategorias de journal_open, apresenta-se maior.
Quanto maior o PECC, mais capacidade o algoritmo terá em classificar exemplos com mais
precisão.
O Quadro 18 apresenta os exemplos de teste utilizados para a subcategoria “duas
classes de saída” em journal_open.
Quadro 18 - Exemplos de teste utilizados na subcategoria “duas classes de saída” em journal_open.
Exemplos Title Type Source Year Keywords Authors Month Abstract
1 Excelente journal international_ journal_of_m olecular_scie nces Saindo_d o_forno Excelente Muito_ru im julho Excelente 2 Excelente Journal international_ journal_of_en vironmental_r esearch_and_ public_health Artigo_ de_referê ncia Muito_ru im Muito_ru im janeiro Excelente
No Quadro 18 tem-se as seguintes classes: o exemplo 1 contem a classe
“não_popular” e o exemplo 2 tem a classe “extremamente_popular”. A Figura 17 apresenta os
resultados obtidos após a execução dos exemplos de teste no algoritmo Naive Bayes.
Figura 17 - Resultado dos exemplos de teste após execução no algoritmo Naive Bayes para a subcategoria “duas classes de saída” em journal_open.
Fonte: elaboração própria