In Chapter 8, we visualize our twen

In Chapter 8, we visualize our twenty-six datasets and some of our extensive
experimental results by innovative methods from information visualization and
point out some interesting patterns which may aid future studies. We find that
the majority of examples are misclassified because none of the base classifiers
predict correctly. Although Stacking would potentially be able to learn from
such a setting, this is not observed. On the contrary, Stacking even predicts
incorrectly when a majority of base classifiers is right. Thus we found the field
of information visualization to be a valuable addition and inspiration for our
research and are looking forward to applying its methods to real-life problems
in the near future.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทที่ 8 เราเห็นภาพชุดข้อมูลของเรายี่สิบหกและบางส่วนของที่กว้างขวางของเราผลการทดลองโดยวิธีการที่เป็นนวัตกรรมใหม่จากการสร้างภาพข้อมูลและชี้ให้เห็นรูปแบบที่น่าสนใจบางอย่างที่อาจช่วยการศึกษาในอนาคต เราจะพบว่าส่วนใหญ่ของตัวอย่างที่มีการแบ่งเพราะไม่มีการแยกแยะฐานทำนายได้อย่างถูกต้อง แม้ว่าซ้อนอาจจะสามารถที่จะเรียนรู้จากการตั้งค่าดังกล่าวนี้จะไม่ได้สังเกต ในทางตรงกันข้ามซ้อนแม้คาดการณ์ไม่ถูกต้องเมื่อมีการจําแนกส่วนใหญ่ของฐานที่ถูกต้อง ดังนั้นเราจึงพบว่าสนามของการสร้างภาพข้อมูลจะเป็นยังมีคุณค่าและแรงบันดาลใจของเราสำหรับการวิจัยและการรอคอยที่จะใช้วิธีการในการแก้ไขปัญหาในชีวิตจริงในอนาคตอันใกล้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในบทที่ 8 เราจะได้เห็นข้อมูล 26 ของเราและบางส่วนของที่กว้างขวางของเรา
ผลการทดลองโดยนวัตกรรมวิธีการจากการแสดงข้อมูลและ
ชี้บางอย่างที่น่าสนใจรูปแบบซึ่งอาจช่วยการศึกษาในอนาคต เราพบว่าส่วนใหญ่ของ misclassified
ตัวอย่าง เนื่องจากไม่มีคำลักษณนามที่ฐาน
ทำนายได้อย่างถูกต้อง แม้ว่าซ้อนอาจจะไม่สามารถเรียนรู้จาก
การตั้งค่าดังกล่าวนี้จะไม่ได้สังเกต ในทางตรงกันข้ามซ้อนแม้คาดการณ์
ไม่ถูกต้องเมื่อส่วนใหญ่ของคำพื้นฐานที่ถูกต้อง ดังนั้นเราจึงพบว่าสนาม
ของการแสดงข้อมูลเป็นส่วนที่มีคุณค่าและแรงบันดาลใจสำหรับการวิจัยของเรา
และมองไปข้างหน้าเพื่อการประยุกต์ใช้วิธีการของชีวิตจริงปัญหา
ในอนาคตอันใกล้