1. Introduction Regression analyses

1. Introduction
Regression analyses are commonly carried out in the Environmental research in order to establish relationships among variables and predict the response or determine the cause of certain continuous variable of interest. There isa wide variety of methods intended for resolving regression tasks, including linear regression (LR), multilayer perceptron (MLP) and model trees (M5P). Bayesian networks (BNs) belong to the so-called probabilistic graphical models and their application has exponentially increased in environmental sciences, although scarcely to solve regression tasks, in the recent years [1]. In this study we compare the aforementioned 3 techniques with BNs in terms of their accuracy, aiming at showing that BNs are able to deal with regression tasks and perform proper

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1. บทนำ วิเคราะห์การถดถอยโดยทั่วไปดำเนินการวิจัยด้านสิ่งแวดล้อมเพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และทำนายการตอบสนอง หรือสาเหตุของตัวแปรหนึ่ง ๆ อย่างต่อเนื่องน่าสนใจ มี isa หลากหลายวิธีไว้สำหรับแก้ไขงานถดถอย การถดถอยเชิงเส้น (LR), เพอร์เซปตรอนหลายชั้น (MLP) และรูปแบบต้นไม้ (M5P) ทฤษฎีเครือข่าย (BNs) อยู่ในรูปแบบกราฟิก probabilistic เรียก และสมัครสร้างขึ้นในวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม แม้ว่าแทบแก้งานถดถอย ในปีที่ผ่านมา [1] ในการศึกษานี้ เราเปรียบเทียบเทคนิค 3 แบบดังกล่าวกับ BNs ในแง่ของความถูกต้อง มุ่งที่การแสดง BNs สามารถจัดการกับงานถดถอย และดำเนินการเหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.
บทนำการวิเคราะห์การถดถอยจะดำเนินการออกทั่วไปในการวิจัยด้านสิ่งแวดล้อมเพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและคาดการณ์การตอบสนองหรือตรวจสอบสาเหตุของตัวแปรบางอย่างต่อเนื่องที่น่าสนใจ มีหลากหลายวิธีการ ISA ไว้สำหรับการแก้ปัญหาการถดถอยงานรวมทั้งการถดถอยเชิงเส้น (LR) หลาย Perceptron (MLP) และต้นรูปแบบ (M5P) เครือข่ายแบบเบย์ (BNS) เป็นสิ่งที่เรียกว่าน่าจะเป็นรูปแบบกราฟิกและการประยุกต์ใช้ของพวกเขาได้เพิ่มขึ้นชี้แจงในวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมแม้ว่าแทบจะแก้งานที่ถดถอยในปีที่ผ่านมา [1] ในการศึกษานี้เราเปรียบเทียบดังกล่าว 3 เทคนิคกับ BNS ในแง่ของความถูกต้องของพวกเขามุ่งที่แสดงให้เห็นว่า BNS มีความสามารถที่จะจัดการกับงานที่ถดถอยและดำเนินการที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 . บทนำ
ถดถอยพหุ มักดำเนินการในการวิจัยด้านสิ่งแวดล้อม เพื่อสร้าง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรพยากรณ์การตอบสนองหรือหาสาเหตุของตัวแปรอย่างต่อเนื่องหนึ่งที่น่าสนใจ มีความหลากหลายของวิธีการอื่นที่มีไว้สำหรับการแก้ไขงานถดถอย รวมถึงการถดถอยเชิงเส้น ( LR ) เพอร์เซปตรอนหลายชั้น ( MLP ) และโมเดลต้นไม้ ( m5p )เครือข่ายแบบเบย์ ( BNS ) เป็นของที่เรียกว่า ความน่าจะเป็นและการประยุกต์ใช้ของพวกเขามีกราฟิกแบบชี้แจงการเพิ่มขึ้นในวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม ถึงแม้ว่าจะแก้ไขงานที่ถดถอยในช่วงปี [ 1 ] ในการศึกษานี้เราเปรียบเทียบดังกล่าว 3 เทคนิคกับ BNS ในแง่ของความถูกต้องของพวกเขาเป้าหมายในการแสดงที่ SNB สามารถจัดการกับงานที่ถดถอยและดำเนินการที่เหมาะสม