that all the values above the thres

that all the values above the threshold as one child and the
remaining as another child. It also handles missing attribute
values. C4.5 uses Gain Ratio as an attribute selection measure
to build a decision tree. It removes the biasness of information
gain when there are many outcome values of an attribute.
At first, calculate the gain ratio of each attribute. The root node
will be the attribute whose gain ratio is maximum. C4.5 uses
pessimistic pruning to remove unnecessary branches in the
decision tree to improve the accuracy of classification

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ซึ่งค่าทั้งหมดเหนือขีดจำกัดที่เป็นเด็กและที่เหลือเป็นเด็กอีก นอกจากนี้ยังจัดการขาดแอตทริบิวต์ค่า C4.5 ใช้ได้อัตราส่วนเป็นการวัดการเลือกแอททริบิวต์การสร้างต้นไม้ตัดสินใจ มันเอา biasness ของข้อมูลเมื่อมีหลายผลค่าของแอตทริบิวต์ที่ไม่รับตอนแรก คำนวณอัตราส่วนกำไรของแต่ละแอททริบิวต์ โหนดรากจะมีแอตทริบิวต์อัตราส่วนกำไรได้สูงสุด ใช้ C4.5ในเชิงลบตัดเอาสาขาไม่จำเป็นในการต้นไม้การตัดสินใจเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของประเภท

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ว่าค่าทั้งหมดข้างต้นเป็นเกณฑ์เด็กคนหนึ่งและ
ที่เหลือเป็นเด็กอีก นอกจากนี้ยังจัดการแอตทริบิวต์ขาดหายไป
ค่า C4.5 ใช้อัตราส่วนกำไรจากการเป็นมาตรการเลือกแอตทริบิวต์
ที่จะสร้างต้นไม้ตัดสินใจ มันเอา Biasness ของข้อมูลที่
กําไรเมื่อมีค่าผลหลายแอตทริบิวต์.
ตอนแรกคำนวณอัตราส่วนกำไรจากแต่ละแอตทริบิวต์ โหนดราก
จะมีแอตทริบิวต์ที่มีอัตราส่วนกำไรจากอัตราสูงสุด C4.5 ใช้
การตัดแต่งกิ่งในแง่ร้ายที่จะเอากิ่งไม้ที่ไม่จำเป็นใน
ต้นไม้ตัดสินใจที่จะปรับปรุงความถูกต้องของการจัดหมวดหมู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ว่าค่าเกณฑ์เป็นหนึ่งในเด็กและ
ที่เหลือเป็นลูกอีก มันยังจับขาดคุณลักษณะ
ค่า โปรแกรม C4.5 เป็นมาตรการที่เลือกใช้อัตราส่วนการเพิ่มแอตทริบิวต์
เพื่อสร้างการตัดสินใจต้นไม้ มันเอา biasness ข้อมูล
ได้เมื่อมีผลมากค่าของแอตทริบิวต์ .
ตอนแรกคำนวณได้รับอัตราส่วนของแต่ละคุณลักษณะ ปมราก
จะมีคุณลักษณะที่มีอัตราส่วนได้สูงสุด การมองโลกในแง่ร้าย การตัดแต่งกิ่งเพื่อเอาโปรแกรม C4.5

ต้นไม้สาขาที่ไม่จำเป็นในการตัดสินใจเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการจำแนก