4. RESULTS AND DISCUSSIONRandom for

4. RESULTS AND DISCUSSION
Random forest algorithm runs efficiently on large databases
and has the capability of handling thousands of input
variables. It generates an internal unbiased estimate of the
generalization error as the forest building progresses and has
an effective method for estimating missing data and maintains
accuracy when large proportion of the data are missing. The
tree forest that has been generated can be saved in order to
make comparative study about the features of the attributes

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4. ผล และการสนทนาอัลกอริทึมแบบสุ่มป่าทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนฐานข้อมูลขนาดใหญ่และมีความสามารถในการจัดการหลักพันของอินพุตตัวแปร สร้างการประเมินคนภายในของข้อผิดพลาด generalization เป็นอาคารป่าคืบ และมีเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับการประเมินข้อมูลที่ขาดหาย และรักษาความถูกต้องเมื่อสัดส่วนขนาดใหญ่ของข้อมูลขาดหายไป ที่สามารถบันทึกป่าต้นไม้ที่สร้างขึ้นเพื่อทำการศึกษาเปรียบเทียบเกี่ยวกับลักษณะการทำงานของแอตทริบิวต์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4. ผลการอภิปรายและ
อัลกอริทึมป่าสุ่มทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในฐานข้อมูลขนาดใหญ่
และมีความสามารถในการจัดการพันของการป้อนข้อมูล
ตัวแปร มันสร้างประมาณการเป็นกลางภายในของ
ข้อผิดพลาดทั่วไปเป็นอาคารป่าไปเรื่อยและมี
วิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับการประเมินข้อมูลที่ขาดหายไปและยังคงรักษา
ความถูกต้องเมื่อสัดส่วนขนาดใหญ่ของข้อมูลที่จะหายไป
ป่าต้นไม้ที่ได้รับการสร้างขึ้นจะถูกบันทึกไว้ในการที่จะ
ทำให้การศึกษาเปรียบเทียบเกี่ยวกับคุณสมบัติของคุณลักษณะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4 . ผลและการอภิปรายแบบสุ่มทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในป่า

ฐานข้อมูลขนาดใหญ่และมีความสามารถในการจัดการหลายตัวแปร

มันสร้างภายในที่เป็นกลางประเมิน
การข้อผิดพลาดเป็นอาคารป่าความคืบหน้าและมี
วิธีที่มีประสิทธิภาพเพื่อประเมินข้อมูลที่ขาดหายไปและรักษา
ความถูกต้องเมื่อสัดส่วนขนาดใหญ่ของข้อมูลจะหายไป
ต้นไม้ในป่าที่ถูกสร้างขึ้นจะถูกบันทึกไว้เพื่อ
ให้เปรียบเทียบเรื่องคุณสมบัติของแอตทริบิวต์