After applying the proposed algorit

After applying the proposed algorithm to the input data of the
training data set, we can construct a DT: T=(V,E), where Eis a
set of branches andVis a set of nodes. Suppose the DT is like the
one shown inFig. 4. In the tree, each internal node corresponds
to a decision on an attribute, and each branch corresponds to a possible value of that attribute. The leaves are the final results of the
concept labels.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากที่ใช้อัลกอริธึมที่เสนอข้อมูลป้อนเข้าของการชุดฝึกอบรมข้อมูล เราสามารถสร้างเป็น DT: T=(V,E) ที่ Eis เป็นชุดของ andVis สาขาชุดของโหนด สมมติว่า DT เป็นเช่นนี้inFig แสดงหนึ่ง 4. ในต้น แต่ละโหนภายในสอดคล้องเพื่อการตัดสินใจเกี่ยวกับคุณลักษณะ และแต่ละสาขาสอดคล้องกับค่าของแอททริบิวต์ที่สามารถ ใบไม้เป็นผลลัพธ์สุดท้ายของการป้ายชื่อแนวคิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากใช้อัลกอริทึมที่นำเสนอในการป้อนข้อมูลของ
ข้อมูลชุดฝึกอบรมที่เราสามารถสร้าง DT: T = (V, E) ที่ Eis
ชุดของสาขา andVis ชุดของโหนด สมมติว่า DT เป็นเหมือน
ที่แสดง inFig 4. ในต้นไม้แต่ละโหนดภายในที่สอดคล้อง
กับการตัดสินใจเกี่ยวกับคุณลักษณะและแต่ละสาขาที่สอดคล้องกับค่าที่เป็นไปได้ของแอตทริบิวต์ที่ ใบเป็นผลสุดท้ายของการ
ป้ายแนวคิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากใช้วิธีที่เสนอเพื่อป้อนข้อมูลของ
ฝึกชุดข้อมูล เราสามารถสร้าง DT : T = ( V , E ) ที่ EIS เป็น
ชุด andvis สาขาชุดของโหนด ว่า DT เป็น
แสดง infig . 4 . ในต้นไม้แต่ละโหนดภายในสอดคล้อง
เพื่อการตัดสินใจในคุณลักษณะและแต่ละสาขาสอดคล้องกับค่าที่เป็นไปได้ของคุณลักษณะที่ . ใบเป็นผลลัพธ์สุดท้ายของ
ป้ายแนวคิด