Table 12 shows values of F0:1, F1 a

Table 12 shows values of F0:1, F1 and F10 calculated using the precision and recall values from Table 8. The F0:1 represents a measure in which precision is 10-times more important than recall. The F10 measure weights precision and recall in a way that makes recall 10-times more important that precision. Finally, F1 is the balanced weighting of the precision and recall values. Based on these three measures across the various datasets, we can see that, in general, the nearest neighbor classifier can produce satisfactory results if recall is preferred over precision, but it does not do so consistently. In particular, the Las Vegas and Natanz datasets very rarely have values greater than 0.5.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตาราง 12 แสดงค่าของ F0:1, F1 และ F10 คำนวณโดยใช้ค่าความแม่นยำและเรียกคืนค่าจากตาราง 8 F0:1 แสดงถึงการวัดที่แม่นยำเป็น 10 - เวลาสำคัญกว่าการเรียกคืน F10 วัดน้ำหนักความแม่นยำและเรียกคืนในลักษณะที่ช่วยให้เรียกคืน 10 - ครั้งสำคัญที่ความแม่นยำ สุดท้าย F1 มีน้ำหนักสมดุลของค่าความแม่นยำและการเรียกคืน ตามมาตรการเหล่านี้สามข้าม datasets ต่าง ๆ เราสามารถดูว่า ทั่วไป classifier เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดสามารถผลลัพธ์น่าพอใจถ้าจะต้องเรียกคืนกว่าความแม่นยำ แต่ไม่ทำได้อย่างสม่ำเสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง datasets Natanz และลาสเวกัสมากไม่ค่อยได้ค่ามากกว่า 0.5

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางที่ 12 แสดงให้เห็นถึงคุณค่าของ F0: 1, F1 และ F10 คำนวณโดยใช้ความแม่นยำและการเรียกคืนค่าจากตารางที่ 8 F0: 1 แสดงให้เห็นถึงการวัดที่แม่นยำเป็นครั้งที่ 10 มีความสำคัญมากกว่าการเรียกคืน ความแม่นยำวัด F10 น้ำหนักและการเรียกคืนในทางที่ทำให้การเรียกคืนครั้งที่ 10 ที่สำคัญอื่น ๆ ที่มีความแม่นยำ สุดท้าย F1 เป็นน้ำหนักที่สมดุลของความแม่นยำและการเรียกคืนค่า ขึ้นอยู่กับทั้งสามมาตรการทั่วชุดข้อมูลต่างๆที่เราจะเห็นว่าโดยทั่วไปลักษณนามเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดสามารถผลิตผลลัพธ์ที่น่าพอใจถ้าจำเป็นที่ต้องการมากกว่าความแม่นยำ แต่ก็ไม่ได้ทำอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Las Vegas และชุดข้อมูล Natanz มากไม่ค่อยมีค่ามากกว่า 0.5

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่ 12 แสดงให้เห็นคุณค่าของ f0:1 F1 และ F10 ที่คำนวณโดยใช้ความแม่นยําและเรียกคืนค่าจากตารางที่ 8 การ f0:1 เป็นวัดที่แม่นยำเป็น 10 ครั้ง สำคัญกว่าการเรียกคืน และ F10 วัดน้ำหนักความแม่นยําและเรียกคืนในทางที่ทำให้ระลึกถึง 10 ครั้งสำคัญที่แม่นยำ ในที่สุด , F1 คือการชั่งน้ำหนักความสมดุลของความแม่นยําและเรียกคืนค่า .ตามเหล่านี้สามมาตรการผ่านข้อมูลต่างๆ เราจะเห็นได้ว่า โดยทั่วไป เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดแบบที่ได้ผลดี ถ้าจำเป็นต้องผ่านแน่นอน แต่มันไม่ได้ทำอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ลาสเวกัส และ natanz ข้อมูลไม่ค่อยมีค่ามากกว่า 0.5