After applying the proposed algorit

After applying the proposed algorithm to the input data of the
training data set, we can construct a DT: T = (V,E), where E is a
set of branches and V is a set of nodes. Suppose the DT is like the
one shown in Fig. 4. In the tree, each internal node corresponds
to a decision on an attribute, and each branch corresponds to a possible
value of that attribute. The leaves are the final results of the
concept labels.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากที่ใช้อัลกอริธึมที่เสนอข้อมูลป้อนเข้าของการชุดฝึกอบรมข้อมูล เราสามารถสร้างเป็น DT: T = (V, E), ซึ่งเป็นการสาขาและ V เป็นชุดของโหนด สมมติว่า DT เป็นเช่นนี้หนึ่งแสดงใน Fig. 4 ในแต่ละโหนภายในสอดคล้องการตัดสินใจในแอตทริบิวต์ และแต่ละสาขาที่สอดคล้องกับเป็นไปได้ค่าของแอททริบิวต์นั้น ใบไม้เป็นผลลัพธ์สุดท้ายของการป้ายชื่อแนวคิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากใช้อัลกอริทึมที่นำเสนอในการป้อนข้อมูลของข้อมูลชุดฝึกอบรมที่เราสามารถสร้าง DT: T = (V, E) ที่ E เป็นชุดของสาขาและV คือชุดของโหนด สมมติว่า DT เป็นเหมือนหนึ่งที่แสดงในรูป 4. ในต้นไม้แต่ละโหนดภายในที่สอดคล้องกับการตัดสินใจในแอตทริบิวต์และแต่ละสาขาที่สอดคล้องกับความเป็นไปได้ค่าของแอตทริบิวต์ที่ ใบเป็นผลสุดท้ายของป้ายแนวคิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากใช้วิธีที่เสนอเพื่อป้อนข้อมูลของ
ฝึกชุดข้อมูล เราสามารถสร้าง DT : T = ( V , E ) , E เป็น
ชุดของสาขา และ V คือชุดของโหนด ว่า DT เป็น
หนึ่งที่แสดงในรูปที่ 4 ในต้นไม้แต่ละโหนดภายในสอดคล้อง
เพื่อการตัดสินใจในคุณลักษณะและแต่ละสาขาที่สอดคล้องกับค่าเป็นไปได้
ของคุณลักษณะที่ .ใบเป็นผลลัพธ์สุดท้ายของป้าย
แนวคิด