Melhorias e refatorações do código para coleta de resultados de treinamento e predição (testes)

[HaraHeique]

Realizar as seguintes melhorias/refatorações:

1. Salvar o modelo treinado da rede em um arquivo .h5 (conjunto dimensionais de dados científicos) diferenciando o tipo do dataset, word embedding e estrutura da rede;
2. Salvar os hiperparâmetros de treinamento em um arquivo csv após rodar (igual Larissa faz);
3. Alterar código de predição para ler esses arquivos .h5 baseado no word embedding, tipo de dataset e estrutura da rede;
4. Alterar lógica que cria a tabela da média de predições para cada autor de forma que seja dinâmica e use as novas colunas do dataset de predição (talvez utilização do pandas ajude);
5. Criar uma lógica que salve em um arquivo csv os valores das métricas do coeficiente de pearson, coeficiente de spearman e mse principalmente (evidenciar para cada linha de qual dataset e word embedding se trata e qual foi a data).

[HaraHeique]

@Fideliszan ,

Existem algumas melhorias ainda para agrupar os resultados que devem ser feitos, mas não é o foco no momento. Como no caso agrupar baseado no conjunto de dados de treinamento e predição capturados para melhor organização e menor confusão.