The data for the plot in Figure 3 w

The data for the plot in Figure 3 was extracted from a Mammography dataset1 (Woods
et al., 1993). The minority class samples are shown by + and the majority class samples
are shown by o in the plot. In Figure 3(a), the region indicated by the solid-line rectangle
is a majority class decision region. Nevertheless, it contains three minority class samples
shown by ’+’ as false negatives. If we replicate the minority class, the decision region for the
minority class becomes very specific and will cause new splits in the decision tree. This will
lead to more terminal nodes (leaves)as the learning algorithm tries to learn more and more
specific regions of the minority class; in essence, overfitting. Replication of the minority
class does not cause its decision boundary to spread into the majority class region. Thus,
in Figure 3(b), the three samples previously in the majority class decision region now have
very specific decision regions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลสำหรับพล็อตในรูปที่ 3 ถูกแยกจาก dataset1 แมมโมแกรม (ป่าet al. 1993) แสดงโดยตัวอย่างคลาสชนก + และส่วนใหญ่ระดับตัวอย่างมีแสดง โดย o ในพล็อต ในรูป 3(a) ภูมิภาคที่แสดง โดยเส้นทึบสี่เหลี่ยมเป็นเขตใหญ่ระดับตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม ประกอบด้วยสามส่วนน้อยระดับตัวอย่างแสดงโดย '+' เป็นลวง ถ้าเราทำซ้ำชั้นชนก ภูมิภาคตัดสินใจสำหรับการชนกลุ่มน้อยชั้นจะเฉพาะเจาะจงมาก และจะทำให้แยกใหม่ในแผนภูมิการตัดสินใจ นี้จะทำให้มีผู้โดยสารโหน (ใบ) อัลกอริทึมการเรียนรู้พยายามที่จะเรียนมากขึ้นภูมิภาคที่เฉพาะเจาะจงของคลาส่วนน้อย ในสาระสำคัญ overfitting การจำลองแบบของชนกลุ่มน้อยที่ชั้นไม่ทำให้ขอบเขตการตัดสินใจของแพร่กระจายเข้าสู่ภูมิภาคชั้นส่วนใหญ่ ดังนั้นในรูป 3(b) ตัวอย่างที่สามก่อนหน้านี้ในภูมิภาคส่วนใหญ่ชั้นตัดสินใจตอนนี้มีขอบเขตการตัดสินใจเฉพาะเจาะจงมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลสำหรับพล็อตในรูปที่ 3 ที่ถูกสกัดจาก DataSet1 ตรวจเต้านม (วูดส์
et al., 1993) กลุ่มตัวอย่างระดับของชนกลุ่มน้อยจะแสดงโดย + และตัวอย่างระดับส่วนใหญ่
จะแสดงโดย o ในพล็อต ในรูป (ก) 3 ภูมิภาคที่ระบุโดยสี่เหลี่ยมทึบเส้น
เป็นภูมิภาคที่ส่วนใหญ่ตัดสินใจระดับ แต่มันมีสามตัวอย่างระดับของชนกลุ่มน้อย
ที่แสดงโดย '+' เชิงลบเป็นเท็จ ถ้าเราทำซ้ำชั้นชนกลุ่มน้อยในภูมิภาคการตัดสินใจสำหรับ
ระดับของชนกลุ่มน้อยกลายเป็นที่เฉพาะเจาะจงมากและจะทำให้เกิดการแยกใหม่ในต้นไม้ตัดสินใจ นี้จะ
นำไปสู่ต่อมน้ำขั้วมากขึ้น (ใบ) เป็นขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่จะพยายามที่จะเรียนรู้มากขึ้นและ
พื้นที่เฉพาะของชั้นชนกลุ่มน้อย; ในสาระสำคัญ overfitting การจำลองแบบของชนกลุ่มน้อย
ระดับไม่ก่อให้เกิดขอบเขตการตัดสินใจที่จะแพร่กระจายเข้าไปในระดับภูมิภาคส่วนใหญ่ ดังนั้น
ในรูปที่ 3 (B), สามตัวอย่างก่อนหน้านี้ในการตัดสินใจระดับภูมิภาคส่วนใหญ่ในขณะนี้มี
ภูมิภาคตัดสินใจที่เฉพาะเจาะจงมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลสำหรับพล็อตในรูปที่ 3 เป็นสารสกัดจาก dataset1 mammography ( ป่าet al . , 1993 ) ส่วนน้อยที่ห้องตัวอย่างจะแสดงโดย + และส่วนใหญ่ห้องตัวอย่างแสดงโดยโอในแปลง ในรูปที่ 3 ( ก ) , ภูมิภาคที่ระบุโดยสี่เหลี่ยมผืนผ้าเส้นทึบคือส่วนใหญ่การตัดสินใจระดับภูมิภาค แต่มันมี 3 ห้องตัวอย่างส่วนน้อยแสดงโดย " + " เป็นเชิงลบเท็จ ถ้าเราทำซ้ำส่วนน้อยระดับภูมิภาค การตัดสินใจสำหรับชั้นจะกลายเป็นชนกลุ่มน้อยที่เฉพาะเจาะจงมากและจะทำให้แยกใหม่ในต้นไม้ตัดสินใจ นี้จะนําโหนด terminal ( ใบไม้ ) เป็นขั้นตอนวิธีการเรียนรู้พยายามที่จะเรียนรู้มากขึ้นเฉพาะภูมิภาคของชนกลุ่มน้อย คลาส ในสาระสําคัญ overfitting . การจำลองแบบของชนกลุ่มน้อยชั้นไม่ก่อให้เกิดการตัดสินใจขอบเขตการแพร่กระจายเข้าไปในส่วนระดับภูมิภาค ดังนั้นในรูปที่ 3 ( B ) , สามตัวอย่างก่อนหน้านี้ในระดับภูมิภาคได้ตัดสินใจส่วนใหญ่การตัดสินใจของภูมิภาคที่เฉพาะเจาะจงมาก