In the following sections, we repor

In the following sections, we report some major findings made in our study. We will first investigate whether and how
network features can be used to assist gender prediction. To this end, we will compare classifier performance with and
without network features and validate how different combinations of network features are able to boost the performance
of gender prediction in random chat networks

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในส่วนต่อไป เรารายงานบางประเด็นสำคัญในเรื่องการเรียน เราก่อนจะตรวจสอบ และวิธีคุณลักษณะเครือข่ายสามารถใช้ช่วยทำนายเพศ เพื่อการนี้ เราจะเปรียบเทียบจำแนกประสิทธิภาพ และโดยคุณสมบัติของเครือข่าย และตรวจสอบวิธีแตกเครือข่าย คุณสมบัติจะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานการคาดเดาเพศในเครือข่ายแชทแบบสุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในส่วนต่อไปเรารายงานผลที่สำคัญบางอย่างที่เกิดขึ้นในการศึกษาของเรา ครั้งแรกที่เราจะตรวจสอบว่าและวิธีการ
คุณสมบัติของเครือข่ายสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยในการทำนายเพศ ด้วยเหตุนี้เราจะเปรียบเทียบประสิทธิภาพลักษณนามที่มีและ
ไม่มีคุณสมบัติเครือข่ายและการตรวจสอบวิธีการรวมกันของคุณสมบัติของเครือข่ายที่แตกต่างกันสามารถที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ของการทำนายเพศในเครือข่ายแชทแบบสุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในส่วนต่อไปนี้เรารายงานบางสาขาใช้ในการศึกษาของเรา ครั้งแรกที่เราจะตรวจสอบว่าและวิธีการคุณสมบัติของเครือข่ายที่สามารถใช้เพื่อช่วยทำนายเพศ จุดนี้เราจะเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวด้วย และโดยไม่ต้องมีเครือข่ายและตรวจสอบว่าชุดค่าผสมที่แตกต่างของลักษณะของเครือข่ายจะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเพศทำนายในเครือข่ายแชทแบบสุ่ม