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2) Red neuronal recurrente RNN
ОглавлениеTabla 4
Resultados de la validación cruzada k-folds
| Validación cruzada k-folds (k=10) | |
| Folds (k) | Accuracy |
| 1 | 82,79 % |
| 2 | 81,90 % |
| 3 | 83,58 % |
| 4 | 81,27 % |
| 5 | 82,90 % |
| 6 | 83,51 % |
| 7 | 84,95 % |
| 8 | 80,11 % |
| 9 | 82,76 % |
| 10 | 80,56 % |
| Promedio: 82,43 % |
Elaboración propia
Luego de ver estos resultados, se puede afirmar que el modelo propuesto, una variación de la red neuronal recurrente LSTM tiene un mejor accuracy que el método de Naive Bayes y la red neuronal recurrente.
