A threshold for continuous attribut

A threshold for continuous attributes is chosen using
the standard entropy minimization technique, as is
done for decision-trees. The utility of a node is computed
by discretizing the data and computing the 5-
fold cross-validation accuracy estimate of using NaiveBayes
at the node. The utility of a split is the weighted
sum of the utility of the nodes, where the weight given
to a node is proportional to the number of instances
that go down to that node

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขีดจำกัดสำหรับแอตทริบิวต์อย่างต่อเนื่องใช้เอนโทรปีมาตรฐานการลดเทคนิค เป็นทำต้นไม้ตัดสินใจ คำนวณของโหนดdiscretizing ข้อมูล และคอมพิวเตอร์ 5-พับประเมินข้ามตรวจสอบความถูกต้องของการใช้ NaiveBayesที่โหนด โปรแกรมอรรถประโยชน์ของการแบ่งตัวเป็นตัวถ่วงน้ำหนักผลรวมของอรรถประโยชน์ของโหน ที่รับน้ำหนักโหนเป็นสัดส่วนกับจำนวนของอินสแตนซ์ที่ลงไปโหน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เกณฑ์สำหรับแอตทริบิวต์อย่างต่อเนื่องได้รับการแต่งตั้งโดยใช้
เทคนิคการลดมาตรฐานเอนโทรปีเป็นที่
ทำสำหรับต้นไม้ตัดสินใจ ยูทิลิตี้ของโหนดคำนวณ
โดย discretizing ข้อมูลและคอมพิวเตอร์ 5
เท่าประมาณการความถูกต้องของการตรวจสอบข้ามของการใช้ NaiveBayes
ที่โหนด ยูทิลิตี้ของการแยกเป็นถ่วงน้ำหนัก
ผลรวมของยูทิลิตี้ของโหนดที่รับน้ำหนัก
ไปยังโหนดเป็นสัดส่วนกับจำนวนของกรณี
ที่ลงไปยังโหนดที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เกณฑ์สำหรับคุณลักษณะอย่างต่อเนื่องที่เลือกใช้
มาตรฐานเทคนิคลดเอนโทรปีเป็น
ทำต้นไม้เพื่อการตัดสินใจ โปรแกรมอรรถประโยชน์ของโหนดที่ถูกคำนวณ โดยข้อมูลและคอมพิวเตอร์ discretizing
5
โฟลดความถูกต้องการใช้นา ฟ เบส์
ที่โหนด อรรถประโยชน์ของการแบ่งคือผลรวมถ่วงน้ำหนัก
จากสาธารณูปโภคของโหนดที่ระบุ
น้ำหนักไปยังโหนดจะเป็นสัดส่วนกับจำนวนของอินสแตนซ์
ลงไปที่โหนด