A detailed analysis of the SVM clas

A detailed analysis of the SVM classification results is presented by the average confusion matrix for T = 0.5 (Table 3). To simplify the visualization, the 3 and 9 grade predictions were omitted, since these were always empty. Most of the values are close to the diagonals (in bold), denoting a good fit by the model. The true predictive accuracy for each class is given by the precision metric (e.g. for the grade 4, precisionT=0.5=18/(18+6+4)=64.3%). This statistic is important in practice, since in a real deployment setting the actual values are unknown and all predictions within a given column would be treated the same. For a tolerance of 0.5, the accuracies are 60.1/64.3% for classes 6 and 4, 67.1/72.3% for grades 7 and 5, and a surprising 86.6% for the class 8 (the exception are the 3 and 9 extremes with 0%, not shown in the table). When the tolerance is increased (T = 1.0), high accuracies are obtained, ranging from 82.0 to 96.2%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ผลการจัดประเภทการ SVM แสดง โดยเมตริกซ์สับสนเฉลี่ยสำหรับ T = 0.5 (ตาราง 3) เพื่อทำการแสดงภาพประกอบเพลง คาดคะเนของชั้นประถมศึกษาปีที่ 3 และ 9 ถูกละเว้น ตั้งแต่นี้ก็ว่างเปล่า ส่วนใหญ่ค่าใกล้กับทแยง (เป็นตัวหนา), กำหนดเรียกค่าดีพอดี โดยรูปแบบ ความถูกต้องงานจริงในแต่ละชั้นถูกกำหนด โดยการวัดความแม่นยำ (สำหรับชั้นประถมศึกษาปีที่ 4, precisionT=0.5=18/(18+6+4)=64.3%) สถิตินี้เป็นสิ่งสำคัญในทางปฏิบัติ เนื่องจากการใช้งานจริง ค่าที่แท้จริงจะไม่รู้จัก และคาดการณ์ทั้งหมดภายในคอลัมน์ที่กำหนดจะถือว่าเหมือนกัน การยอมรับ 0.5, accuracies ที่จะ 60.1/64.3% เรียน 6 และ 4, 67.1/72.3% สำหรับเกรด 7 และ 5 และ 86.6% น่าแปลกใจสำหรับคลาส 8 (ยกเว้นจะสุดขั้ว 3 และ 9 กับ 0% ไม่แสดงในตาราง) เมื่อการเพิ่มขึ้นของการยอมรับ (T = 1.0), accuracies สูงจะรับ ตั้งแต่ 82.0 96.2%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์รายละเอียดของผลการจัดหมวดหมู่ SVM ถูกนำเสนอโดยเมทริกซ์สับสนเฉลี่ยสำหรับ T = 0.5 (ตารางที่ 3) เพื่อให้ง่ายต่อการสร้างภาพที่ 3 และ 9 การคาดการณ์เกรดถูกมองข้ามเนื่องจากเหล่านี้เป็นที่ว่างเปล่าเสมอ ส่วนใหญ่ของค่าที่อยู่ใกล้กับเส้นทแยงมุม (ตัวหนา) แสดงถึงเป็นแบบที่ดีโดยรูปแบบ ทำนายความถูกต้องเป็นจริงสำหรับแต่ละชั้นเรียนจะได้รับจากตัวชี้วัดที่มีความแม่นยำ (เช่นสำหรับชั้นประถมศึกษาปีที่ 4 precisionT = = 0.5 18 / (18 + 6 + 4) = 64.3%) สถิตินี้เป็นสิ่งสำคัญในทางปฏิบัติเนื่องจากในการใช้งานจริงการตั้งค่าที่แท้จริงเป็นที่รู้จักและการคาดการณ์ทั้งหมดในคอลัมน์ที่กำหนดจะได้รับการปฏิบัติเหมือนกัน สำหรับความอดทนของ 0.5, ความถูกต้องเป็น 60.1 / 64.3% สำหรับการเรียน 6 และ 4 67.1 / 72.3% สำหรับนักเรียนเกรด 7 และ 5 และที่น่าแปลกใจ 86.6% สำหรับชั้น 8 (ยกเว้นเป็น 3 และ 9 สุดขั้ว 0% ไม่แสดงในตาราง) เมื่อความอดทนเพิ่มขึ้น (T = 1.0), ความถูกต้องสูงจะได้รับตั้งแต่ 82.0-96.2%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์รายละเอียดของผลการจำแนก SVM ที่นำเสนอโดยความสับสนโดย t = 0.5 ( ตารางที่ 3 ) เพื่อลดความซับซ้อนของการมองเห็น , 3 และ 9 ทำนายเกรด ละเว้น ตั้งแต่เหล่านี้มักจะว่างเปล่า ส่วนใหญ่ของค่าใกล้เคียงกับเส้นทแยงมุม ( ตัวหนา ) , denoting พอดี โดยรูปแบบ จริงเพื่อความถูกต้องสำหรับแต่ละชั้นจะได้รับโดยแม่นยำเมตริก ( Eกรัม สำหรับเกรด 4 precisiont = 0.5 = 18 / 18 6 4 ) = 64.3 % ) สถิตินี้เป็นสิ่งสำคัญในการปฏิบัติ เนื่องจากในการใช้งานจริงการตั้งค่าค่าจริงจะไม่รู้จัก และคาดคะเนภายในระบุคอลัมน์จะได้รับการปฏิบัติแบบเดียวกัน มีความอดทนต่อ 0.5 , ความถูกต้องเป็นร้อยละ 64.3 60.1 / ชั้น 6 และ 4 , Fixed / เฉพาะ ( เกรด 7 และ 5 , และน่าแปลกใจ 866 ) ชั้น 8 ( ยกเว้นเป็น 3 และ 9 สุดขั้วกับ 0 % , ไม่แสดงในตาราง ) เมื่อความอดทนเพิ่มขึ้น ( t = 1.0 ) , ความถูกต้องสูงได้ตั้งแต่ผู้สูงอายุที่จะยังคงเพิ่มขึ้น