A fim de não beneficiar um modelo devido à "sorte" corremos o procedimento 5 vezes. Nomeadamente, foi executado o ciclo de trieno e afinação dos parametros 5 vezes mas cada vez com um bloco de dados de test sem dados replicados.

Os casos como o algoritmo C5.0 em iteração 4 são inaceitáveis ​​porque é adivinhar errado todas as falhas reais, não há ganho.
Precisão é considerado também uma medida importante, uma vez que capturar a classe de advertência erradamente pode levar a intervenções de manutenção desnecessários. 

 

Portano é necessário evitar algoritmos que têm muito baixas performances nestas medidas
Mais uma vez, podemos inferir que NNET tem uma ótima interpretação problema uma vez que tem como recall
valor mais baixo de 0,6 e 0,5 como valor menor precisão. É o único algoritmo capaz de executar acima dos 50% sobre estas duas medidas.

 

 

 

 

 

 

 

 

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