Naive Bayes and Random Forest algor

Naive Bayes and Random Forest algorithm are used to classify tweet to calculate sentiment regarding a company.
The results of sentiment analysis are used to predict the company stock price. We use linear regression method to build the prediction model. Our experiment shows that prediction models using previous stock price and hybrid feature as predictor gives the best prediction with 0.9989 and 0.9983 coefficient of determination.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความไร้เดียงสา Bayes และสุ่มป่าอัลกอริทึมจะใช้เพื่อจัดประเภททวีเพื่อคำนวณความเชื่อมั่นเกี่ยวกับบริษัทผลการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจะใช้ในการทำนายราคาหุ้นของบริษัท เราสามารถใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้นการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ เราแสดงทดลองที่แบบจำลองทำนายการใช้ราคาหุ้นก่อนหน้าและไฮบริดทำนายให้คำทำนายที่ดีที่สุดกับ 0.9989 และ 0.9983 ค่าสัมประสิทธิ์ของความมุ่งมั่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีเบส์และสุ่มป่าไร้เดียงสาถูกนำมาใช้ในการจำแนกทวีตในการคำนวณความเชื่อมั่นเกี่ยวกับ บริษัท .
ผลของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจะใช้ในการคาดการณ์ราคาหุ้น บริษัท เราใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้นในการสร้างแบบจำลองการคาดคะเน การทดลองของเราแสดงให้เห็นว่ารูปแบบการทำนายโดยใช้ราคาหุ้นก่อนหน้านี้และคุณลักษณะไฮบริดเป็นปัจจัยบ่งชี้ที่จะช่วยให้การคาดการณ์ที่ดีที่สุดกับ 0.9989 และ 0.9983 ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Bayes ไร้เดียงสาและอัลกอริทึมแบบสุ่มที่ใช้จำแนกป่า tweet เพื่อคำนวณความเชื่อมั่นเกี่ยวกับบริษัทผลของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจะทำนายหุ้น ราคา เราใช้วิธีการถดถอยเชิงเส้นเพื่อสร้างแบบจำลองการทำนาย . การทดลองแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองการคาดการณ์โดยใช้ราคาหุ้นก่อนหน้านี้และลูกผสมที่มีคุณลักษณะเป็นทำนายให้ทำนายที่ดีที่สุดกับและ 0.9989 0.9983 สัมประสิทธิ์ของการตัดสินใจ