This simple classification tree see

This simple classification tree seeks to answer the question "Will you understand classification trees?" At each node, you answer the question and move on that branch, until you reach a leaf that answers yes or no. This model can be used for any unknown data instance, and you are able to predict whether this unknown data instance will learn classification trees by asking them only two simple questions. That's seemingly the big advantage of a classification tree — it doesn't require a lot of information about the data to create a tree that could be very accurate and very informative.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แผนภูมิเรื่องประเภทนี้มุ่งที่จะตอบคำถาม "จะเข้าใจต้นไม้ประเภทไหม" ในแต่ละโหน คุณตอบคำถาม และไปที่สาขา จนถึงใบไม้ที่ตอบใช่หรือไม่ รุ่นนี้สามารถใช้สำหรับอินสแตนซ์ใด ๆ ของข้อมูลที่ไม่รู้จัก และคุณจะสามารถที่จะทำนายว่า อินสแตนซ์นี้ข้อมูลที่ไม่รู้จักจะเรียนประเภทต้นไม้ โดยการซักถามคำถามง่าย ๆ เพียงสอง ก็ดูเหมือนว่าประโยชน์ใหญ่ของต้นไม้ประเภท — ไม่จำเป็นต้องมีจำนวนมากข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลเพื่อสร้างแผนภูมิที่สามารถทำข้อมูลมาก และถูกต้องมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต้นไม้การจัดหมวดหมู่นี้ง่ายพยายามที่จะตอบคำถามที่ว่า "คุณจะเข้าใจต้นไม้จำแนก?" ในแต่ละโหนดคุณตอบคำถามและไปสาขาที่จนกว่าจะถึงใบที่ตอบใช่หรือไม่ รุ่นนี้สามารถใช้งานได้เช่นข้อมูลใด ๆ ที่ไม่รู้จักและคุณสามารถที่จะคาดเดาได้ว่าเช่นข้อมูลนี้ไม่ทราบจะได้เรียนรู้โดยการจัดหมวดหมู่ต้นไม้ขอให้พวกเขาเพียงสองคำถามง่ายๆ ที่ดูเหมือนว่าประโยชน์ใหญ่ของการจัดหมวดหมู่ต้นไม้ - มันไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับข้อมูลที่จะสร้างต้นไม้ที่อาจจะมากที่ถูกต้องและให้ข้อมูลมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ต้นไม้ประเภทนี้ง่ายพยายามที่จะตอบคำถาม " คุณจะเข้าใจหมวดหมู่ต้นไม้ ? " ในแต่ละโหนด คุณตอบคำถามและย้ายไปที่สาขา จนกว่าจะถึงใบไม้ที่ตอบ ใช่ หรือ ไม่ใช่ รุ่นนี้สามารถใช้สำหรับการใด ๆที่ไม่รู้จักข้อมูลตัวอย่างและคุณจะสามารถที่จะทำนายว่า ตัวอย่างข้อมูลที่จะเรียนรู้หมวดหมู่ต้นไม้โดยขอให้พวกเขาคำถามง่าย ๆ เพียงสอง มันดูเหมือนประโยชน์ใหญ่ของการจัดหมวดหมู่ต้นไม้ - ไม่ต้องมากของข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลที่จะสร้างต้นไม้ที่อาจจะมากที่ถูกต้องและข้อมูลมาก