Classificação
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Os exemplos estão organizados da seguinte forma:
Normalização de Dados:
Mostra como normalizar dados usando as classes de seleção negativa. Na versão de valores reais, os dados são normalizados entre 0 e 1. Na versão binária, eles são normalizados em um vetor de bits.
Validação Cruzada K-fold com 50 Interações:
Neste exemplo, os dados são divididos em conjuntos de treinamento e teste, e o desempenho do modelo é avaliado por meio de validação cruzada. Portanto, dividimos os dados de treinamento em k partes. Em cada iteração, 10% dos dados de treinamento são reservados para teste.
Treinamento:
O modelo treinado é testado neste exemplo com todos os dados de treinamento disponíveis.
Os exemplos a seguir mostram várias funcionalidades das classes de seleção negativa para que você saiba como usá-las em seu projeto. Sinta-se à vontade para explorar esses exemplos e adaptá-los conforme necessário para atender às suas necessidades específicas.
Exemplos:
📄️ Algoritmo de Seleção Negativa
Nesta página, você encontrará uma coleção de exemplos práticos que demonstram como usar as classes de seleção negativa implementadas em nosso pacote.
📄️ Algoritmo de Seleção Clonal
Esta página apresenta uma coleção de exemplos práticos demonstrando como usar o Algoritmo de Seleção Clonal.