To measure the effectiveness of the

To measure the effectiveness of the approach experiments
have been conducted using the UCI machine learning dataset
with the Cleveland data consisting of 13 attributes. The
attributes involved are age, sex, chest pain type, serum
cholesterol, fasting blood sugar, resting electro cardio graphic
results, maximum heart rate achieved, exercise induced
angina, ST depression, the major vessels colored by
fluoroscopy, and thal. For constructing a forest of random
trees, the following parameters have been incorporated.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวัดประสิทธิภาพของการทดลองวิธีการมีการดำเนินการใช้ UCI เครื่องเรียนชุดข้อมูลข้อมูลคลีฟแลนด์ที่ประกอบด้วยแอตทริบิวต์ 13 ที่มีแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้องกับอายุ เพศ ชนิดอาการปวดหน้าอก เซรั่มไขมัน ถือศีลอดน้ำตาลในเลือด วางตัวจี้หัวใจกราฟิกผล อัตราการเต้นหัวใจสูงสุดทำได้ ออกกำลังกายเหนี่ยวนำให้อาการปวดเค้น ภาวะซึมเศร้า ST เรือหลักด้วยfluoroscopy และ thal การสร้างป่าของสุ่มต้นไม้ พารามิเตอร์ต่อไปนี้ได้รับการจัดตั้ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อวัดประสิทธิภาพของการทดลองวิธีการที่
ได้รับการดำเนินการโดยใช้ชุดการเรียนรู้เครื่อง UCI
กับข้อมูลที่คลีฟแลนด์ประกอบด้วย 13 คุณลักษณะ
คุณลักษณะที่เกี่ยวข้องอายุเพศชนิดอาการเจ็บหน้าอก, เซรั่ม
คอเลสเตอรอลอดอาหารน้ำตาลในเลือดพักผ่อนกราฟิกหัวใจไฟฟ้า
ผลอัตราการเต้นของหัวใจสูงสุดประสบความสำเร็จในการออกกำลังกายเหนี่ยวนำให้เกิด
โรคหลอดเลือดหัวใจตีบ, ซึมเศร้า ST, เรือใหญ่สีโดย
ส่องและ Thal สำหรับการสร้างป่าสุ่ม
ต้นไม้พารามิเตอร์ต่อไปนี้ได้รับการจดทะเบียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัดประสิทธิภาพของวิธีการทดลอง
ได้รับการดำเนินการโดยใช้ UCI การเรียนรู้ของเครื่องข้อมูล
กับคลีฟแลนด์ข้อมูลซึ่งประกอบด้วย 13 แอตทริบิวต์
คุณลักษณะที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ อายุ เพศ เจ็บหน้าอกชนิด สารคลอเรสเตอรอลซีรุม
, น้ำตาลในเลือด , พักผ่อนโรงหัวใจกราฟิก
ผลอัตราการเต้นของหัวใจสูงสุดบรรลุการออกกำลังกายเหนี่ยว
จุกเสียด เซนต์ ภาวะซึมเศร้าเส้นเลือดหลักสีโดย
เอเอฟ และทาล . สร้างป่าต้นไม้สุ่ม
, พารามิเตอร์ต่อไปนี้ได้ถูกจัดตั้งขึ้น