After the learning algorithm ranks

After the learning algorithm ranks all testing examples from most likely responders to least likely responders, we divide the ranked list in to 10 equal decile (could be more partitions), and see ho w the original resp onders distribute in the 10 deciles. If regularities are found, w e will see more responders in the top deciles than bottom deciles (Hughes, 1996). Table 2 is an example of the lift table. In this example, the testing set has a total of 100,000 examples (thus each decile has 10,000), with a total of 1,000 positive examples. Clearly, this lift table shows a distribution in which more responders are gathered in the top deciles than bottom deciles.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากอัลกอริทึมการเรียนรู้อันดับที่ทดสอบตัวอย่างจาก responders มักจะ responders น้อยน่า เราแบ่งรายการอันดับใน 10 decile เท่า (สามารถกั้นห้องเพิ่มเติม), และดูโฮ onders resp เดิมกระจายใน 10 deciles w ถ้าพบ regularities, w e จะเห็น responders ใน deciles ด้านบนมากกว่าด้านล่าง deciles (ฮิวจ์ส 1996) ตารางที่ 2 ตารางยกตัวอย่างได้ ในตัวอย่างนี้ ชุดทดสอบมีจำนวน 100000 ตัวอย่าง (ดังนั้นแต่ละ decile มี 10000), มีจำนวน 1000 ตัวอย่างบวก ชัดเจน ยกตารางนี้แสดงการกระจายซึ่งจะรวบรวมเพิ่มเติม responders ใน deciles ด้านบนมากกว่าด้านล่าง deciles

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการจัดอันดับทั้งหมดตัวอย่างการทดสอบจากการตอบสนองแนวโน้มมากที่สุดที่จะตอบสนองต่อแนวโน้มน้อยเราแบ่งรายการจัดอันดับอยู่ใน 10 ช่วงชั้นที่เท่าเทียมกัน (อาจจะเป็นพาร์ทิชันมากกว่า) และดูโฮ W onders รับผิดชอบเดิมจำหน่ายใน 10 deciles หากแบบแผนจะพบว่าเราจะเห็นการตอบสนองมากขึ้นใน deciles ชั้นนำกว่า deciles ล่าง (ฮิวจ์ส, 1996) ตารางที่ 2 เป็นตัวอย่างของตารางยก ในตัวอย่างนี้ชุดทดสอบมีทั้งหมด 100,000 ตัวอย่าง (ดังนั้นแต่ละที่แต่ละคนมี 10,000) มีทั้งหมด 1,000 ตัวอย่างในเชิงบวก เห็นได้ชัดยกตารางนี้แสดงให้เห็นการกระจายที่มีการตอบสนองมากขึ้นมีการรวมตัวกันใน deciles ชั้นนำกว่า deciles ด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากขั้นตอนวิธีการเรียนรู้อันดับตัวอย่างทดสอบจากส่วนใหญ่ตอบรับที่จะอย่างน้อยน่าจะตอบสนองเราแบ่งรายชื่อใน 10 เท่าดีกรี ( อาจเป็นพาร์ทิชันเพิ่มเติม ) และดูโฮ w onders RESP เดิมกระจายใน 10 ภูมิภาค . ถ้าเกี่ยวกับพบ E w จะเห็นการตอบสนองมากขึ้นในภูมิภาคด้านบนมากกว่าภูมิภาคล่าง ( Hughes , 1996 )ตารางที่ 2 ตัวอย่างของการยกโต๊ะ ในตัวอย่างนี้ ชุดทดลองมีทั้งหมด 100000 ตัวอย่าง ( ซึ่งแต่ละดีกรีได้ 10 , 000 ) , ที่มีทั้งหมดของตัวอย่างบวก 1000 เห็นได้ชัดว่า นี่ยกตารางแสดงการตอบสนองมากขึ้น ซึ่งจะรวมตัวกันในภูมิภาคภูมิภาคด้านบน มากกว่าด้านล่าง