We also study which classification

We also study which classification algorithms perform
the best on classifying UML CDs. To do that, we calculate
and compare their classification performance based on the
two measures specificity and sensitivity. Amongst these two
measures, specificity is in our case considered more important
than sensitivity. Logistic Regression is found to produce
the highest correct predication rate, at 91.4%, on identifying
non-UML CDs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราเรียนที่อัลกอริทึมทำการจัดประเภทส่วนในประเภทซีดี UML การทำเช่นนั้น เราคำนวณและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการจัดประเภทตามความไวและ specificity สองมาตรการ หมู่สองมาตรการ specificity คือในกรณีของเราถือว่าสำคัญมากกว่าความไว ถดถอยโลจิสติกพบในการผลิตอัตรา predication ถูกสุด 91.4% ในการระบุไม่ใช่ - UML ซีดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกจากนี้เรายังศึกษาที่ดำเนินการขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ที่ดีที่สุดในการจำแนกซีดี UML
จะทำอย่างไรที่เราจะคำนวณและเปรียบเทียบผลการดำเนินงานการจัดหมวดหมู่ของพวกเขาขึ้นอยู่กับสองมาตรการที่เฉพาะเจาะจงและความไว ในบรรดาทั้งสองมาตรการที่เฉพาะเจาะจงคือในกรณีของเราถือว่ามีความสำคัญมากขึ้นกว่าความไว โลจิสติกการถดถอยพบในการผลิตที่สูงที่สุดอัตราการทำนายที่ถูกต้องที่ 91.4% ระบุในแผ่นซีดีที่ไม่UML

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นอกจากนี้เรายังศึกษาขั้นตอนวิธีการซึ่งแสดง
ที่ดีที่สุดในหมวดหมู่คัมภีร์ ซีดี จะทำอย่างนั้นได้ เราคำนวณ
และเปรียบเทียบประสิทธิภาพการจำแนกตาม
2 แนวทาง ความจำและความไว ในหมู่เหล่านี้สอง
วัดความจำเพาะ คือ ในกรณีนี้ถือว่าสำคัญ
กว่าไว logistic regression พบผลิต
อัตราทั่วไปที่ถูกต้องที่สุด ส่วน %ในการระบุ
ไม่ใช่ UML ซีดี