It can be seen that these accuracie

It can be seen that these accuracies are comparable with those achieved on the dataset
with university related data only. Apparently, the pre-university data does not add much
independent information that can improve classification accuracy. However, we can see
that the trees learnt with J48 are now statistically significantly better than the base line
model. The other tree-based classifiers also achieve reasonable accuracy, while the
Bayes Net and JRip algorithms slightly fall behind.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จะเห็นได้ accuracies เหล่านี้เปรียบเทียบกับผู้ที่ประสบความสำเร็จในชุดข้อมูล มีมหาวิทยาลัยที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเฉพาะ เห็นได้ชัด ข้อมูลมหาวิทยาลัยก่อนไม่เพิ่มมาก ข้อมูลอิสระที่สามารถปรับปรุงการจัดประเภทความแม่นยำ อย่างไรก็ตาม เราจะเห็น ต้นเรียนรู้กับ J48 ตอนนี้ดีขึ้นกว่าฐานอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ แบบจำลอง ที่อื่น ๆ ต้นไม้คำนามภาษายังให้ความถูกต้องเหมาะสม ในขณะ อัลกอริทึมสุทธิ Bayes และ JRip เล็กน้อยตกอยู่ข้างหลัง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จะเห็นได้ว่าความถูกต้องเหล่านี้จะเปรียบกับผู้ที่ประสบความสำเร็จในชุดข้อมูลที่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยเดียว
เห็นได้ชัดว่าข้อมูลที่เตรียมเข้ามหาวิทยาลัยไม่เพิ่มมากข้อมูลที่เป็นอิสระที่สามารถปรับปรุงความถูกต้องการจัดหมวดหมู่ แต่เราจะเห็นว่าต้นไม้ที่เรียนรู้กับ J48 อยู่ในขณะนี้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ดีกว่าเส้นฐานรูปแบบ จําแนกตามต้นไม้อื่น ๆ ยังประสบความสำเร็จในความถูกต้องเหมาะสมในขณะที่เบส์สุทธิและขั้นตอนวิธีJRip ลดลงเล็กน้อยอยู่เบื้องหลัง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จะเห็นได้ว่า ความถูกต้องเหล่านี้เทียบเคียงกับผู้ที่ได้ข้อมูล
กับมหาวิทยาลัยข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้น Apparently , ข้อมูลมหาวิทยาลัยก่อนไม่ได้เพิ่มข้อมูลอิสระมาก
ที่สามารถเพิ่มความแม่นยำในการจำแนก . อย่างไรก็ตาม เราสามารถเห็น
ที่ต้นไม้เรียนรู้กับ j48 ตอนนี้อย่างมีนัยสำคัญทาง สถิติดีกว่าสาย
ฐานแบบจำลองต้นไม้อื่น ๆยังตามคำให้ถูกต้องเหมาะสม ในขณะที่
Bayes สุทธิและ jrip ขั้นตอนวิธีเล็กน้อยอยู่ด้านหลัง