Decision tree builds classification

Decision tree builds classification models in the form of a
tree structure. It breaks down a dataset into smaller and
smaller subsets while at the same time an associated decision
tree is incrementally developed. The final result is a tree
with decision nodes and leaf nodes.
5. EXPERIMENT
The experiment was carried out using three classifier
models, namely; decision tree, neural network, and naive
Bayesian classifiers. This is in view to finding out which of
the classifier best suits the dataset in terms of classifying the
pre-processed data, trained data, testing, and making
prediction using the model obtained from the training process.
The detailed procedure of the experimentation is as follows:
A. Data Cleaning
The data as obtained from the UCI dataset repository have
to be cleaned and to ensure that it is in the standard quality
before the model creation is initiated. The data cleaning
conducted on the dataset as shown in Table 3 is the
conversion of nominal attributes to numeric attributes. The
nominal to numeric conversion process was conducted in
order to make the process of normalization possible.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต้นไม้การตัดสินใจสร้างประเภทแบบจำลองในรูปแบบของการโครงสร้างแผนภูมิ จะแบ่งชุดข้อมูลเป็นขนาดเล็ก และชุดย่อยมีขนาดเล็กลงในขณะที่เดียวกันเวลาตัดสินใจที่เกี่ยวข้องแผนภูมิแบบเพิ่มหน่วยได้รับการพัฒนา ผลสุดท้ายเป็นตัดสินใจโหนดและโหนโหนดปลายสุด5. ทดลองทดลองทำออกใช้ classifier สามโมเดล ได้แก่ ต้นไม้การตัดสินใจ โครงข่ายประสาท และขำน่าคำนามภาษาของทฤษฎี ทั้งนี้ในมุมมองเพื่อหาที่classifier สุดเหมาะกับชุดข้อมูลในรูปแบบของการจัดประเภทการข้อมูลที่ประมวลผลเบื้องต้น ข้อมูลการฝึกอบรม ทดสอบ และทำให้ทำนายโดยใช้แบบจำลองที่ได้รับจากการฝึกอบรมขั้นตอนรายละเอียดของการทดลองเป็นดังนี้:ทำความสะอาดข้อมูลอ.ข้อมูลที่ได้จากการเก็บชุดข้อมูล UCI มีการทำความสะอาด และให้อยู่ในมาตรฐานคุณภาพก่อนเริ่มต้นการสร้างแบบจำลอง ทำความสะอาดข้อมูลดำเนินการเกี่ยวกับชุดข้อมูลดังแสดงในตารางที่ 3 เป็นการแปลงของแอตทริบิวต์ที่ระบุให้แอททริบิวต์ที่เป็นตัวเลข ที่วิธีการว่ายอมให้กระบวนการแปลงตัวเลขในสั่งการให้กระบวนการฟื้นฟูได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต้นไม้ตัดสินใจสร้างรูปแบบการจัดหมวดหมู่ในรูปแบบของที่โครงสร้าง
แบ่งลงชุดข้อมูลที่เป็นขนาดเล็กและย่อยขนาดเล็กในขณะที่ในเวลาเดียวกันการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องต้นไม้ได้รับการพัฒนาเพิ่มขึ้น ผลสุดท้ายเป็นต้นไม้ที่มีโหนดตัดสินใจและโหนดใบ. 5 การทดลองการทดลองดำเนินการโดยใช้ลักษณนามสามรุ่นคือ; ต้นไม้ตัดสินใจเครือข่ายประสาทและไร้เดียงสาลักษณนามเบย์ นี้อยู่ในมุมมองที่จะหาข้อมูลซึ่งจําแนกที่เหมาะสมกับชุดข้อมูลในแง่ของการจำแนกข้อมูลก่อนการประมวลผลข้อมูลที่ผ่านการฝึกอบรมการทดสอบและทำให้การคาดการณ์โดยใช้แบบจำลองที่ได้จากกระบวนการฝึกอบรม. ขั้นตอนรายละเอียดของการทดลองจะเป็น ดังนี้A. การทำความสะอาดข้อมูลข้อมูลที่ได้รับจากการเป็นพื้นที่เก็บข้อมูลชุด UCI ได้มีการทำความสะอาดและเพื่อให้แน่ใจว่ามันอยู่ในที่มีคุณภาพมาตรฐานก่อนที่จะสร้างรูปแบบจะเริ่ม การทำความสะอาดข้อมูลดำเนินการในชุดข้อมูลดังแสดงในตารางที่ 3 คือการแปลงของคุณลักษณะที่ระบุคุณลักษณะที่เป็นตัวเลข เล็กน้อยเพื่อขั้นตอนการแปลงเป็นตัวเลขได้ดำเนินการในการที่จะทำให้การฟื้นฟูเป็นไปได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ต้นไม้ตัดสินใจสร้างหมวดหมู่นางแบบในรูปของ
โครงสร้างต้นไม้ มันแบ่งลงข้อมูลในขนาดเล็กและ
ย่อยขนาดเล็กในขณะที่ในเวลาเดียวกันที่การตัดสินใจ
ต้นไม้มีการพัฒนาเพิ่มทีละขั้น ผลสุดท้ายคือต้นไม้โหนดโหนดใบ กับการตัดสินใจและ
.
5 ทดลองทดลองใช้

รุ่น 3 แบบได้แก่โครงสร้างการตัดสินใจ ประสาทเครือข่ายและไร้เดียงสา
คชกรรม คือ นี่คือในมุมมองเพื่อหาที่ที่ดีที่สุดเหมาะกับ
การจำแนกข้อมูลในแง่ของข้อมูล
ก่อนการประมวลผลข้อมูล , การทดสอบการฝึกอบรมและการใช้แบบจำลอง
ทำนายได้จากกระบวนการฝึกอบรม
ขั้นตอนรายละเอียดของการทดลองมีดังนี้ :
.
ข้อมูลได้รับการทำความสะอาดข้อมูลจากข้อมูลที่เก็บได้
UCIเพื่อทำความสะอาด และเพื่อให้แน่ใจว่ามันอยู่ใน
คุณภาพมาตรฐานก่อนการสร้างแบบจําลองที่ถูกริเริ่ม ข้อมูลซักแห้ง
ขึ้นอยู่กับข้อมูลดังแสดงในตารางที่ 3 เป็นคุณลักษณะที่ระบุลักษณะของ
แปลงเป็นตัวเลข
ชื่อไปยังกระบวนการแปลงตัวเลขเป็นภาษาอังกฤษ
เพื่อให้กระบวนการของการฟื้นฟูเป็นไปได้