We have presented simple and genera

We have presented simple and general methods for obtaining accurate
class membership probability estimates for two-class and
multiclass problems, using binary classifiers that output ranking
scores. We have demonstrated experimentally that our methods
work well on a variety of data-mining domains and for different
classifier learning methods

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราได้นำเสนอวิธีง่าย และทั่วไปสำหรับการได้รับความถูกต้องประเมินความน่าเป็นสมาชิกของคลาสสำหรับสองชั้น และปัญหา multiclass การใช้คำนามภาษาไบนารีที่แสดงผลการจัดอันดับคะแนน ได้ว่า experimentally ที่วิธีดีในความหลากหลาย ของการทำเหมืองข้อมูลโดเมน และการทำงานแตกต่างกันวิธีเรียนรู้ classifier

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้นำเสนอวิธีการที่เรียบง่ายและทั่วไปที่ถูกต้องสำหรับการได้รับการประมาณการความน่าจะเป็นสมาชิกระดับสองชั้นเรียนและปัญหาmulticlass ใช้ลักษณนามไบนารีที่การจัดอันดับการส่งออกคะแนน เราได้แสดงให้เห็นว่าวิธีการทดลองของเราทำงานได้ดีบนความหลากหลายของโดเมนการทำเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกันและวิธีการเรียนรู้ลักษณนาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราได้นำเสนออย่างง่ายและวิธีการทั่วไปสำหรับการเป็นสมาชิกระดับความน่าจะเป็นที่ถูกต้อง

ประมาณ 2 ชั้นและหลายปัญหา โดยใช้ไบนารีคำลักษณนามที่ผลผลิตการจัดอันดับ
คะแนน เราได้แสดงให้เห็นถึงผลที่เราวิธีการ
ทำงานได้ดีบนความหลากหลายของการทำเหมืองข้อมูล โดเมน และลักษณนามแตกต่างกัน
วิธีการเรียน