This work can be extended in severa

This work can be extended in several ways. First, if there exists
distances between concept labels in the hierarchical tree, further
work should be undertaken to design a decision tree that not only
maximizes the accuracy and precision, but also minimizes the distance between the real label and predicted label. Second, if the data
with hierarchical labels could be extended as a directed acyclic
graph (DAG), we could explore building decision trees that classify
data with more complex analyses. In DAG structures, a child node
may have more than one parent; hence, the class labels in deeper
levels may be induced from more instances than their ancestors. In
all the above extensions, as in this paper, the goal is to find the best
tradeoff between precision and accuracy.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

งานนี้สามารถขยายได้หลายวิธี แรก ถ้ามีมีระยะห่างระหว่างป้ายชื่อแนวคิดในแผนภูมิลำดับชั้น เพิ่มเติมงานควร undertaken การออกแบบที่ไม่เพียงแต่แผนภูมิการตัดสินใจวางความถูกต้องและความแม่นยำ แต่ยัง ช่วยลดระยะห่างระหว่างป้ายจริงป้ายคาดการณ์ ถ้าสอง ข้อมูลด้วยป้ายลำดับสามารถขยายเป็นแบบโดยตรง acyclicกราฟ (พื้นที่), เราสามารถสำรวจสร้างต้นไม้ตัดสินใจซึ่งแบ่งประเภทข้อมูล ด้วยการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้น ในพื้นที่โครงสร้าง โหนอาจมีมากกว่าหนึ่งหลัก ดังนั้น การสร้างป้ายชื่อชั้นในลึกระดับที่อาจจะเกิดจากอินสแตนซ์เพิ่มเติมกว่าบรรพบุรุษ ในทั้งหมดข้างต้นนามสกุล ในเอกสารนี้ มีเป้าหมายที่จะ ค้นหาดีที่สุดข้อดีข้อเสียระหว่างความแม่นยำและความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

งานนี้สามารถขยายได้ในหลายวิธี ประการแรกถ้ามีระยะทางระหว่างป้ายแนวคิดในลำดับชั้นต่อไปการทำงานควรจะดำเนินการในการออกแบบต้นไม้ตัดสินใจที่ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มความถูกต้องและความแม่นยำ แต่ยังช่วยลดระยะห่างระหว่างป้ายชื่อจริงและที่คาดการณ์ฉลาก ประการที่สองหากข้อมูลที่มีป้ายชื่อลำดับชั้นอาจจะขยายเป็นชี้นำวัฏจักรกราฟ(DAG) เราสามารถสำรวจต้นไม้ตัดสินใจอาคารที่จำแนกข้อมูลที่มีการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้น ในโครงสร้าง DAG โหนดเด็กอาจมีมากกว่าหนึ่งผู้ปกครอง; ดังนั้นป้ายในระดับลึกลงไปในระดับที่อาจจะถูกชักนำจากกรณีมากกว่าบรรพบุรุษของพวกเขา ในทุกส่วนขยายดังกล่าวข้างต้นในขณะที่งานวิจัยนี้มีเป้าหมายที่จะหาที่ดีที่สุดถ่วงดุลอำนาจระหว่างความแม่นยำและความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานนี้สามารถขยายได้หลายวิธี ก่อน ถ้าไม่มีป้าย
ระยะทางระหว่างแนวคิดในต้นไม้ลำดับชั้นงานต่อไป
ควรดำเนินการออกแบบโครงสร้างการตัดสินใจว่า ไม่เพียงแต่
เพิ่มความถูกต้องและความแม่นยำ แต่ยังช่วยลดระยะห่างระหว่างป้ายจริงและที่คาดการณ์ ) อย่างที่สอง ถ้าข้อมูล
กับป้ายลำดับชั้นอาจจะขยายเป็นกำกับหว่า
กราฟ ( วัน ) เราสามารถสำรวจต้นไม้ที่จัดสร้างการตัดสินใจ
ข้อมูลกับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้น ในโครงสร้างในวันนี้ , โหนดลูก
อาจจะมีผู้ปกครองมากกว่าหนึ่ง ดังนั้น การเรียนในระดับลึก
ป้ายอาจจะเกิดจากอินสแตนซ์มากขึ้นกว่าบรรพบุรุษของพวกเขา ใน
ทั้งหมดข้างต้น นามสกุล ในกระดาษนี้ เป้าหมายคือการค้นหาที่ดีที่สุด
ข้อเสียระหว่างความแม่นยำและความถูกต้อง