Up to now there is no research aimi

Up to now there is no research aiming to either predict the accuracy of ensemble
learning schemes or to predict which ensemble learning scheme to use for a given
dataset. Here we have investigated both tasks and found them to work quite
well. We give some representative examples.
Using regression to predict the performance of basic learning algorithms
was first investigated in (Gama & Brazdil, 1995), continuing the framework of
StatLOG(Brazdil, Gama & Henry, 1994). They report poor results in terms of
normalized mean squared error.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถึงตอนนี้มี ไม่มีเป้าหมายวิจัยชี้ทำนายความถูกต้องของวงดนตรีแผนการเรียนรู้ หรือทำนายแผนเรียนรู้วงดนตรีที่ใช้สำหรับการกำหนดชุดข้อมูล ที่นี่เราได้ตรวจสอบงานทั้งสอง และพบว่าพวกเขาทำงานค่อนข้างดี เราให้ตัวอย่างพนักงานใช้ถดถอยในการทำนายประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมการเรียนรู้พื้นฐานถูกต้องสอบสวน (กามาและ Brazdil, 1995), ต่อกรอบของStatLOG (Brazdil กามาและเฮนรี 1994) พวกเขารายงานผลไม่ดีในแง่ของตามปกติหมายถึงข้อผิดพลาดที่ยกกำลังสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถึงตอนนี้มีงานวิจัยที่ไม่มีเป้าหมายที่จะคาดการณ์ทั้งความถูกต้องของชุดรูปแบบการเรียนรู้หรือคาดการณ์ที่ชุดการเรียนรู้รูปแบบที่จะใช้สำหรับรับชุดข้อมูล ที่นี่เรามีการตรวจสอบการทำงานและพบว่าพวกเขาทำงานได้ค่อนข้างดี เราจะให้ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนบางส่วน. ใช้การถดถอยที่จะคาดการณ์ผลการดำเนินงานของขั้นตอนวิธีการเรียนรู้พื้นฐานที่ได้รับการตรวจสอบครั้งแรกใน (กามาและ Brazdil, 1995) อย่างต่อเนื่องกรอบของ StatLOG (Brazdil, กามาและเฮนรี่ 1994) พวกเขารายงานผลดีในแง่ของการปกติหมายถึงข้อผิดพลาดกำลังสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จนถึงตอนนี้ยังไม่มีงานวิจัยเพื่อให้ทำนายความถูกต้องของ ensemble
การเรียนรู้หรือจะเดาว่าชุดการเรียนรู้แบบโครงการ เพื่อใช้เป็นข้อมูลให้
. ที่นี่เราได้ศึกษาทั้งงานและพบว่าพวกเขาทำงานค่อนข้าง
ดี เราให้ตัวแทนตัวอย่าง .
โดยใช้การถดถอยเพื่อทำนายสมรรถนะพื้นฐานอัลกอริทึมการเรียนรู้
เป็นครั้งแรกที่พบใน brazdil ( กามา& ,1995 ) , ต่อ (
statlog ( brazdil กามา& , เฮนรี่ , 1994 ) พวกเขารายงานผลไม่ดีในแง่ของ


ปกติค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนยกกำลังสอง .