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3. RESULTADOS 3.1 Validación del modelo LSTM
ОглавлениеLuego de haber implementado el modelo, se probó su eficacia utilizando el método de validación cruzada k-folds con un k=10 (Kohavi, 1995). Los resultados fueron los siguientes:
Tabla 2
Resultados de la validación cruzada k-folds
| Validación cruzada k-folds (k=10) | |
| Folds (k) | Accuracy |
| 1 | 86,56 % |
| 2 | 85,36 % |
| 3 | 86,85 % |
| 4 | 89,37 % |
| 5 | 88,29 % |
| 6 | 85,67 % |
| 7 | 89,95 % |
| 8 | 91,51 % |
| 9 | 88,30 % |
| 10 | 87,92 % |
| Promedio: 87,98 % |
Elaboración propia
Para comparar la efectividad del modelo se implementaron otros dos métodos que también son usados en la actualidad:
1) Naive Bayes
2) Red neuronal recurrente (RNN)
El método usado para la validación, por consistencia, fue el de validación cruzada k-folds (k=10).
