We use a variety of classication t

We use a variety of classication tasks to test the dierent weighting algorithms.
Because we hypothesize that dierent data sets will require diering degrees of
locality for greatest accuracy, we include a range of articial and real-world domains.
The data sets used are shown in the leftmost column of Table 1. The rst
six of these (LED-7, LED-24, Monks-2, Lymph, Promoters, and Soybean)2 are
from the UCI machine learning repository The tasks selected are a subset of those proposed as a benchmark by Zheng (1993). Tasks

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราใช้ความหลากหลายของงานไอออนจัดประเภทเพื่อทดสอบ di หรือไม่ต่างกันขั้นตอนวิธีการถ่วง.
เพราะเราตั้งสมมติฐานว่าดิ? ชุดข้อมูลต่างกันจะต้องดิ? ering
องศาท้องที่เพื่อความถูกต้องยิ่งใหญ่ที่สุดของเรารวมถึงช่วงของทางการArti และโดเมนโลกแห่งความจริง .
ชุดข้อมูลที่ใช้แสดงในคอลัมน์ซ้ายสุดของตารางที่ 1
แรกหกเหล่านี้(LED-7, LED-24, พระ-2, เหลือง, โปรโมเตอร์และถั่วเหลือง) 2
จากพื้นที่เก็บข้อมูลการเรียนรู้เครื่อง UCI งานที่ เลือกเป็นส่วนหนึ่งของผู้ที่เสนอเป็นมาตรฐานโดยเจิ้งเหอ (ที่ 1993) งาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราใช้ความหลากหลายของ classi  บวกงานทดสอบ ดิ  erent น้ำหนักขั้นตอนวิธี .
เพราะเราพบว่า ดิ  erent ชุดข้อมูลจะต้องมี ดิ  ering องศา
ท้องถิ่นเพื่อความถูกต้องที่สุด เรายังมีช่วงของ กิ่  และโดเมนโลกแห่งความจริง .
ข้อมูลชุดที่ใช้แสดงในคอลัมน์ด้านซ้ายตารางที่ 1 การ  RST
หกของเหล่านี้ ( led-7 led-24 monks-2 เหลือง , , , โปรโมเตอร์ ถั่วเหลือง 2
จาก UCI การเรียนรู้เครื่องเก็บงานเลือกเป็นเซตย่อยของผู้ที่เสนอเป็นมาตรฐานโดยเจิ้ง ( 1993 ) งาน