process is repeated J times so that

process is repeated J times so that each fold is used for testing exactly once, thus
generating one prediction for every example.4 One classifier’s output is therefore
a class probability distribution for every example.5 Figure 1.1(b) shows how
such a reasonable class probability distribution may look. The rows correspond
to the examples from the original training set, see Figure 1.1(a).

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระบวนการซ้ำแล้วซ้ำอีกครั้งเจเพื่อให้แต่ละพับถูกนำมาใช้สำหรับการทดสอบครั้งหนึ่งจึงสร้างหนึ่งในการทำนายทุก example.4 หนึ่งของการส่งออกลักษณนามดังนั้นจึงเป็นเรื่องการกระจายความน่าจะเป็นชั้นเรียนสำหรับexample.5 ทุกรูปที่ 1.1 (ข) แสดงให้เห็นว่าวิธีการดังกล่าวเป็นระดับที่เหมาะสมกระจายความน่าจะอาจจะดู แถวตรงกับตัวอย่างจากชุดการฝึกอบรมเดิมดูรูปที่ 1.1 (ก)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระบวนการซ้ำ J ครั้งเพื่อให้แต่ละพับที่ใช้สำหรับการทดสอบเพียงครั้งเดียว ดังนั้น
สร้างหนึ่งพยากรณ์ทุกตัวอย่างที่ 4 หนึ่งตัวคือ ผลผลิตจึง
ความน่าจะเป็นชั้นกระจายทุกตัวอย่าง 5 รูปที่ 1.1 ( b ) แสดงให้เห็นว่าระดับที่เหมาะสมการกระจายความน่าจะเป็น
เช่นอาจดู แถวสอดคล้อง
กับตัวอย่างจากชุดฝึก ชุดเดิม ดูรูปที่ 1.1 ( )