Twelve classifiers which represent

Twelve classifiers which represent five categories of classifiers (i.e., trees, functions, Bayesian classifiers, lazy classifiers, and rules) and four ensemble learning algorithms were implemented in WEKA [7]. Since two of the ensemble methods, bagging and boosting, are applied to all twelve classifiers to produce twenty-four ensembled classifiers, there
are total thirty-eight classification algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คำนามภาษาสิบสองซึ่งเป็นตัวแทนของห้าประเภทของคำนามภาษา (เช่น ต้นไม้ ฟังก์ชัน ทฤษฎีคำนามภาษา คำนามภาษาเลซี่ และกฎ) และอัลกอริทึมการเรียนรู้วงดนตรีสี่ ถูกนำมาใช้ใน WEKA [7] ตั้งแต่สองวิธีวงดนตรี เย็บถุง และส่ง เสริม ใช้กับคำนามภาษาสิบสองทั้งหมด ๒๔ ensembled คำนามภาษา มีการ
อัลกอริทึมประเภทสามสิบแปดทั้งหมดได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สิบสองแยกแยะซึ่งเป็นตัวแทนของห้าประเภทของแยกแยะ (เช่นต้นไม้, ฟังก์ชั่นแยกแยะคชกรรมแยกแยะขี้เกียจและกฎระเบียบ) และสี่ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ชุดถูกนำมาใช้ใน Weka [7] ตั้งแต่สองชุดของวิธีการใส่ถุงและเพิ่มจะนำไปใช้กับทุกสิบสองแยกแยะในการผลิตยี่สิบสี่แยกแยะ ensembled มี
อยู่รวมสามสิบแปดขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

12 คำที่แสดงห้าประเภทของคำ ( เช่น ต้นไม้ ฟังก์ชันแบบเบย์ คำลักษณนาม ขี้เกียจและกฎ ) และสี่ชุดการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการดําเนินการใน Weka [ 7 ] ตั้งแต่สองวง วิธีการเก็บและการส่งเสริม จะใช้คำลักษณนามทั้งสิบสองผลิต 24 มี
ensembled ลักษณนามมีทั้งหมด 38 การจำแนกขั้นตอนวิธี