A general observation on the datase

A general observation on the dataset with regards to
accuracy is the dimensionality of the class attribute. This
means, the smaller the dimension or attribute values for the
class variable; the higher the accuracy of the model. This was
observed from the ‘classified’ and the ‘clustered’ dataset. The
classified dataset has a class with four attribute values (i.e acc,
unacc, good, vgood), thus; having a model with the highest
accuracy to be 93%. This accuracy is low compared to the
clustered car dataset which has only two clusters (i.e. cluster1,
and cluster2) as values for the class attribute, and the accuracy
obtained from using the clustered dataset to build a model was
100% across all algorithms used under different experiment
settings

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สังเกตทั่วไปบนชุดข้อมูลกับ regards เพื่อความเป็น dimensionality ของแอตทริบิวต์คลา นี้หมายความว่า ขนาดเล็กขนาดหรือแอตทริบิวต์ค่าสำหรับการตัวแปรคลาส สูงความถูกต้องของแบบจำลอง นี้สังเกตจากการ 'จัด' และ 'ภูมิ' ชุดข้อมูล ที่ชุดข้อมูลลับมีคลาส มีสี่ค่าแอททริบิวต์ (อาทิบัญชีunacc, vgood ดี), ดัง นั้น มีรูปแบบที่ มีสูงสุดความถูกต้องเป็น 93% ความถูกต้องนี้จะต่ำเมื่อเทียบกับการชุดข้อมูลรถคลัสเตอร์ซึ่งมีเพียง 2 กลุ่ม (เช่น cluster1และ cluster2) เป็นค่าสำหรับแอตทริบิวต์คลา และความถูกต้องได้รับจากการใช้คลัสเตอร์ที่มีชุดข้อมูลการสร้างแบบจำลอง100% ผ่านอัลกอริทึมทั้งหมดที่ใช้ภายใต้การทดลองแตกต่างกันการตั้งค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สังเกตทั่วไปเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่เกี่ยวกับความถูกต้องเป็นมิติของแอตทริบิวต์ชั้นเรียน
ซึ่งหมายถึงการที่มีขนาดเล็กมิติหรือแอตทริบิวต์ค่าสำหรับตัวแปรระดับ; ที่สูงกว่าความถูกต้องของรูปแบบ นี้ถูกตั้งข้อสังเกตจาก 'จัด' และ 'คลัสเตอร์' ชุด ชุดข้อมูลที่จัดมีชั้นเรียนที่มีสี่ค่าแอตทริบิวต์ (เช่นตามมาตรฐาน, unacc ดี vgood) จึง; มีรูปแบบที่มีความสูงที่สุดในความถูกต้องจะเป็น 93% ความถูกต้องนี้อยู่ในระดับต่ำเมื่อเทียบกับชุดรถคลัสเตอร์ซึ่งมีเพียงสองกลุ่ม (เช่น cluster1, และ cluster2) เป็นค่าแอตทริบิวต์ชั้นเรียนและความถูกต้องที่ได้รับจากการใช้ชุดข้อมูลคลัสเตอร์ที่จะสร้างรูปแบบเป็น100% ข้ามขั้นตอนวิธีการทั้งหมดใช้ภายใต้ การทดสอบที่แตกต่างกันการตั้งค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การสังเกตทั่วไป ข้อมูลเกี่ยวกับ
ความถูกต้องเป็น dimensionality ของระดับคุณลักษณะ นี้
หมายถึง ขนาดมิติหรือค่าแอตทริบิวต์เพื่อ
ชั้นเรียนตัวแปร ; ที่สูงกว่าความถูกต้องของแบบจำลอง นี้คือ
สังเกตได้จาก ' จัด ' และ ' กลุ่ม ' ข้อมูล .
ตามวันที่ได้เรียนกับสี่ค่าแอตทริบิวต์ ( เช่นบัญชี
unacc , ดี , vgood ) จึง ;มีแบบที่มีความถูกต้องสูงสุด
เป็น 93% ความถูกต้องนี้ต่ำเมื่อเทียบกับ
เป็นกลุ่มรถข้อมูลซึ่งมีเพียงสองกลุ่ม คือ cluster1
cluster2 , และเป็นค่าสำหรับคลาสแอตทริบิวต์และความถูกต้องของข้อมูลที่ได้จากการใช้แบบ

เพื่อสร้างรูปแบบ 100% ทุกขั้นตอนวิธีการที่ใช้ภายใต้การตั้งค่าการทดลองแตกต่างกัน