In particular, the CDW algorithm sh

In particular, the CDW algorithm should attain higher accuracies for tasks
where feature importance varies according to the class. For example, CDW shows
high accuracy on Construct which is designed to exhibit varying feature importance.
Interestingly, CDW performs signicantly worse on all the NLP tasks.
We suspect that the important features for these tasks are unrelated to the class
of the instance. CDW may be basing its weights on spurious patterns in the
training data, lowering its accuracy

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยเฉพาะอย่างยิ่งขั้นตอนวิธี CDW
ควรบรรลุความถูกต้องที่สูงขึ้นสำหรับงานที่สำคัญคุณลักษณะที่แตกต่างกันตามระดับชั้น ยกตัวอย่างเช่น CDW
แสดงให้เห็นว่ามีความแม่นยำสูงในการก่อสร้างซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อแสดงให้เห็นถึงความสำคัญที่แตกต่างกันคุณลักษณะ.
ที่น่าสนใจ CDW ดำเนินการอย่างมีนัยสำคัญที่เลวร้ายยิ่งในทุกงาน NLP. เราสงสัยว่าคุณสมบัติที่สำคัญสำหรับงานเหล่านี้จะไม่เกี่ยวข้องกับการเรียนของอินสแตนซ์ CDW อาจจะพิจารณาน้ำหนักที่มีต่อรูปแบบการหลอกลวงในข้อมูลการฝึกอบรมลดความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง , CDW ขั้นตอนวิธีควรบรรลุความถูกต้องสูงสำหรับงาน
ที่ประกอบด้วยความสำคัญแตกต่างกันไปตามระดับ ตัวอย่างเช่น , CDW แสดง
ความถูกต้องสูงที่สร้างที่ถูกออกแบบมาเพื่อแสดงคุณลักษณะที่สำคัญ .
น่าสนใจ , CDW แสดง signi  ด้อยลดลงอย่างมีนัยสําคัญเมื่องานทั้งหมด NLP
เราสงสัยว่าคุณสมบัติที่สำคัญสำหรับงานเหล่านี้ไม่เกี่ยวข้องกับการเรียน
ของอินสแตนซ์ CDW อาจจะยึดของน้ำหนักในรูปแบบปลอมข้อมูล
ฝึกลดความถูกต้อง