Within the field of activity classi

Within the field of activity classification, the classical cross-validation (CV) can be adapted to
evaluate the accuracy of the system in two ways: between-subject and within-subject evaluation.
In the former case, the classifier is first trained with data from all subjects except a few and then
tested with data from the excluded subjects. The accuracy is then calculated as the proportion
of correctly classified windows of data across all activities. The process of excluding some subjects
and performing a traintest cycle is repeated until all subjects have participated in the testing
datasets. The finally overall accuracy is then calculated as the average accuracy across all traintest
cycles. When one subject is used for the testing, for a number of cycles equal to the number of subjects,
this is called leave-one-subject-out CV. For within-subject evaluation, training is performed
using a portion of windows for a specific subject, while testing takes place with the remaining
samples of the same subject. This process is then repeated, each time using a different portion
of the subject samples for testing. The overall accuracy is determined from the average of all the
cycles for all available subjects.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในฟิลด์การจัดประเภทของกิจกรรม คลาสสิกข้ามตรวจสอบ (CV) สามารถนำไปประยุกต์ประเมินความถูกต้องของระบบในสองวิธี: ระหว่างเรื่อง และในเรื่องการประเมินผลในกรณีอดีต ลักษณนามฝึกครั้งแรกกับข้อมูลจากทุกวิชายกเว้นกี่แล้วทดสอบกับข้อมูลจากวัตถุที่ถูกแยกออก ความถูกต้องแล้วคำนวณเป็นสัดส่วนของ windows จัดอย่างถูกต้องของข้อมูลในทุกกิจกรรม กระบวนการในการยกเว้นบางวิชาและดำเนินการ traintest รอบซ้ำจนกว่าทุกวิชามีส่วนร่วมในการทดสอบชุดข้อมูล ความถูกต้องโดยรวมในที่สุดแล้วคำนวณเป็นความแม่นยำเฉลี่ยทั่วทั้งหมด traintestรอบ เมื่อเรื่องหนึ่งจะใช้สำหรับการทดสอบ จำนวนรอบเท่ากับจำนวนของวัตถุสิ่งนี้เรียกว่า CV ลาหนึ่งเรื่องออก สำหรับในเรื่องการประเมินผล การฝึกอบรมจะดำเนินการใช้ส่วนของ windows สำหรับเรื่อง ในขณะที่การทดสอบจะเกิดขึ้นกับส่วนเหลือตัวอย่างของเรื่องเดียวกัน กระบวนการนี้ทำซ้ำ แต่ละครั้งที่ใช้บางส่วนแตกต่างกันตัวอย่างแบบทดสอบ ความถูกต้องโดยรวมจะถูกกำหนดจากค่าเฉลี่ยของทั้งหมดวงจรสำหรับวิชาที่สอนทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภายในเขตของการจัดหมวดหมู่กิจกรรมคลาสสิกข้ามการตรวจสอบ (CV) สามารถปรับให้เข้ากับ
การประเมินความถูกต้องของระบบในสองวิธี: ระหว่างเรื่องและภายในเรื่องการประเมินผล.
ในกรณีที่อดีตลักษณนามคือการฝึกอบรมครั้งแรกกับข้อมูล จากทุกวิชายกเว้นไม่กี่แล้ว
ข้อมูลจากการทดสอบกับอาสาสมัครที่ยกเว้น ความถูกต้องที่มีการคำนวณแล้วเป็นสัดส่วน
ของหน้าต่างจัดอย่างถูกต้องของข้อมูลในทุกกิจกรรม กระบวนการของการไม่รวมบางวิชา
และการแสดงรอบ traintest ซ้ำจนกว่าทุกวิชามีส่วนร่วมในการทดสอบ
ชุดข้อมูล ความถูกต้องในที่สุดก็มีการคำนวณโดยรวมแล้วเป็นความถูกต้องเฉลี่ยทั่ว traintest ทุก
รอบ เมื่อเรื่องใดเรื่องหนึ่งจะใช้สำหรับการทดสอบสำหรับจำนวนรอบเท่ากับจำนวนของวิชา
นี้จะเรียกว่าลาหนึ่งในเรื่องออก CV สำหรับการประเมินผลภายในเรื่องการฝึกอบรมจะดำเนินการ
โดยใช้ส่วนหนึ่งของ Windows สำหรับเรื่องที่เฉพาะเจาะจงในขณะที่การทดสอบจะเกิดขึ้นกับส่วนที่เหลืออีก
ตัวอย่างของเรื่องเดียวกัน ขั้นตอนนี้ซ้ำแล้วทุกครั้งที่ใช้เป็นส่วนที่แตกต่างกัน
ของกลุ่มตัวอย่างเรื่องสำหรับการทดสอบ ความถูกต้องโดยรวมจะพิจารณาจากค่าเฉลี่ยของทุก
รอบสำหรับวิชาที่มีอยู่ทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภายในเขตของการจำแนกกิจกรรม , การตรวจสอบข้ามคลาสสิก ( CV ) สามารถดัดแปลงประเมินความถูกต้องของระบบในสองวิธี : ระหว่างวิชา และการประเมินผลภายในเรื่องในกรณีแรก , ลักษณนาม คือก่อนฝึกด้วยข้อมูลจากทุกวิชายกเว้นไม่กี่แล้วทดสอบกับข้อมูลจากการรวมคน ความถูกต้องคืออะไร แล้วคำนวณตามสัดส่วนข้อมูลถูกต้อง Windows ข้อมูลผ่านกิจกรรมต่างๆ กระบวนการที่ไม่รวมในบางวิชาและการแสดงแบบ traintest รอบซ้ำจนนักเรียนทุกคนเข้าร่วมทดสอบชุดข้อมูล สุดท้ายความถูกต้องโดยรวมแล้วคิดเป็นค่าเฉลี่ยความถูกต้องในทุก traintestรอบ เมื่อเรื่องหนึ่งจะใช้สำหรับการทดสอบ สำหรับจำนวนรอบเท่ากับจำนวนคนนี้เรียกว่าไปเรื่องหนึ่งคือ สำหรับการประเมินผลภายในเรื่อง การฝึกปฏิบัติใช้ส่วนของหน้าต่างสำหรับหัวเรื่องที่เฉพาะเจาะจงในขณะที่การทดสอบจะเกิดขึ้นกับที่เหลือตัวอย่างของหัวข้อเดียวกัน กระบวนการนี้จะเกิดขึ้นทุกครั้งที่ใช้ส่วนต่าง ๆเรื่องของตัวอย่างสำหรับการทดสอบ ความถูกต้องโดยรวมจะพิจารณาจากค่าเฉลี่ยของทุกวงจรสำหรับวิชาที่มีอยู่ทั้งหมด