favor models that they know better.

favor models that they know better. We adopted the default
suggestions of the R tool [29], except for the hyperparameters
(which were set using a grid search). Since the default settings are
more commonly used, this seems a reasonable assumption for the
comparison. Nevertheless, different NN results could be achieved if
different hidden node and/or minimization cost functions were used.
Under the tested setup, the SVM algorithm provided the best results
while requiring more computation. Yet, the SVM fitting can still be
achieved within a reasonable time with current processors. For
example, one run of the 5-fold cross-validation testing takes around
26 min for the larger white dataset, which covers a three-year
collection period.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชอบรูปแบบที่พวกเขารู้ดี เรานำค่าเริ่มต้นคำแนะนำของเครื่องมือ R [29], ยกเว้น hyperparameters(ซึ่งมีการใช้การค้นหาตาราง) เนื่องจากการตั้งค่าเริ่มต้นใช้บ่อย นี้ดูเหมือนว่าสมมติฐานที่เหมาะสมสำหรับการเปรียบเทียบ อย่างไรก็ตาม NN ผลลัพธ์ที่แตกต่างสามารถทำได้ถ้าซ่อนโหนดอื่นหรือฟังก์ชันลดภาระต้นทุนที่ใช้ภายใต้การตั้งค่าทดสอบ อัลกอริทึม SVM ให้ผลดีสุดในขณะที่ต้องคำนวณเพิ่มเติม ยัง กระชับ SVM ยังสามารถสำเร็จภายในเวลาที่เหมาะสมกับตัวประมวลผลปัจจุบัน สำหรับตัวอย่าง หนึ่งรันการทดสอบการตรวจสอบข้าม 5-fold ใช้สถาน26 นาทีสำหรับขนาดใหญ่สีขาวชุดข้อมูล ซึ่งครอบคลุมถึงสามปีระยะเวลาเก็บ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สนับสนุนการที่พวกเขารู้ดีกว่า เราเริ่มต้นนำข้อเสนอแนะของเครื่องมือการวิจัย [29] ยกเว้น hyperparameters (ซึ่งถูกกำหนดโดยใช้การค้นหาตาราง) ตั้งแต่การตั้งค่าเริ่มต้นจะใช้กันอย่างแพร่หลายนี้ดูเหมือนว่าสมมติฐานที่เหมาะสมสำหรับการเปรียบเทียบ อย่างไรก็ตามผล NN ที่แตกต่างกันจะประสบความสำเร็จถ้าโหนดที่ซ่อนที่แตกต่างกันและ/ หรือฟังก์ชั่นการลดค่าใช้จ่ายที่ถูกนำมาใช้. ภายใต้การตั้งค่าการทดสอบขั้นตอนวิธี SVM ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในขณะที่ต้องคำนวณมากขึ้น แต่กระชับ SVM ยังสามารถประสบความสำเร็จภายในเวลาอันสมควรที่มีโปรเซสเซอร์ในปัจจุบัน สำหรับตัวอย่างเช่นหนึ่งในการทำงานของ 5 เท่าการทดสอบการตรวจสอบข้ามจะใช้เวลาประมาณ 26 นาทีสำหรับชุดสีขาวขนาดใหญ่ซึ่งครอบคลุมสามปีระยะเวลาเก็บหนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ชอบแบบที่พวกเขารู้จักดี เรายอมรับโดยปริยาย
ข้อเสนอแนะของ R เครื่องมือ [ 29 ] ยกเว้น hyperparameters
( ซึ่งถูกตั้งค่าการใช้ตารางการค้นหา ) เนื่องจากการตั้งค่าเริ่มต้นจะ
ใช้มากกว่าปกตินี้ดูเหมือนว่าจะเป็นสมมติฐานที่เหมาะสมสำหรับ
เปรียบเทียบ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่ได้ไม่แตกต่างกันถ้า
ต่างซ่อนปม และ / หรือ การลดฟังก์ชันต้นทุนแบบ
ภายใต้การทดสอบการติดตั้ง SVM ขั้นตอนวิธีให้ผลลัพธ์ดีที่สุด
ในขณะที่ต้องใช้ในการคำนวณมากขึ้น ยัง , SVM ที่เหมาะสมยังสามารถ
สำเร็จภายในเวลาที่เหมาะสม กับตัวปัจจุบัน สำหรับ
ตัวอย่างหนึ่งวิ่งของผู้อื่นข้ามการตรวจสอบการทดสอบใช้เวลาประมาณ
26 มินสำหรับขนาดใหญ่สีขาวข้อมูล ซึ่งครอบคลุมระยะเวลาการเก็บ 3 ปี