- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
Visualizing 1RThe purpose of the bo
Visualizing 1R
The purpose of the boundary visualizer is to show the predictions of a given model
for every possible combination of attribute values—that is, for every point in the
two-dimensional space. The points are color-coded according to the prediction the
model generates. We will use this to investigate the decision boundaries that different
classifiers generate for the reduced iris dataset.
Start with the 1R rule learner. Use the Choose button of the boundary visualizer
to select weka.classifiers.rules.OneR. Make sure you tick Plot training data; otherwise,
only the predictions will be plotted. Then click the Start button. The program
starts plotting predictions in successive scan lines. Click the Stop button once the
plot has stabilized—as soon as you like, in this case—and the training data will be
superimposed on the boundary visualization.
Exercise 17.3.1. Explain the plot based on what you know about 1R. (Hint:
Use the Explorer interface to look at the rule set that 1R generates for this
data.)
Exercise 17.3.2. Study the effect of the minBucketSize parameter on the
classifier by regenerating the plot with values of 1, and then 20, and then some
critical values in between. Describe what you see, and explain it. (Hint: You
could speed things up by using the Explorer interface to look at the rule sets.)
Now answer the following questions by thinking about the internal workings of
1R. (Hint: It will probably be fastest to use the Explorer interface to look at the
rule sets.)
Exercise 17.3.3. You saw earlier that when visualizing 1R the plot always has
three regions. But why aren’t there more for small bucket sizes (e.g., 1)? Use
what you know about 1R to explain this apparent anomaly.
Exercise 17.3.4. Can you set minBucketSize to a value that results in less than
three regions? What is the smallest possible number of regions? What is the
smallest value for minBucketSize that gives this number of regions? Explain
the result based on what you know about the iris data.
The purpose of the boundary visualizer is to show the predictions of a given model
for every possible combination of attribute values—that is, for every point in the
two-dimensional space. The points are color-coded according to the prediction the
model generates. We will use this to investigate the decision boundaries that different
classifiers generate for the reduced iris dataset.
Start with the 1R rule learner. Use the Choose button of the boundary visualizer
to select weka.classifiers.rules.OneR. Make sure you tick Plot training data; otherwise,
only the predictions will be plotted. Then click the Start button. The program
starts plotting predictions in successive scan lines. Click the Stop button once the
plot has stabilized—as soon as you like, in this case—and the training data will be
superimposed on the boundary visualization.
Exercise 17.3.1. Explain the plot based on what you know about 1R. (Hint:
Use the Explorer interface to look at the rule set that 1R generates for this
data.)
Exercise 17.3.2. Study the effect of the minBucketSize parameter on the
classifier by regenerating the plot with values of 1, and then 20, and then some
critical values in between. Describe what you see, and explain it. (Hint: You
could speed things up by using the Explorer interface to look at the rule sets.)
Now answer the following questions by thinking about the internal workings of
1R. (Hint: It will probably be fastest to use the Explorer interface to look at the
rule sets.)
Exercise 17.3.3. You saw earlier that when visualizing 1R the plot always has
three regions. But why aren’t there more for small bucket sizes (e.g., 1)? Use
what you know about 1R to explain this apparent anomaly.
Exercise 17.3.4. Can you set minBucketSize to a value that results in less than
three regions? What is the smallest possible number of regions? What is the
smallest value for minBucketSize that gives this number of regions? Explain
the result based on what you know about the iris data.
0/5000
แสดงผล 1R
จะแสดงการคาดการณ์ของแบบจำลองกำหนดวัตถุประสงค์ของจอภาพขอบ
สำหรับชุดของค่าแอตทริบิวต์ได้ — คือ ทุกจุดใน
พื้นที่สองมิติ คะแนนสีตามคำทำนาย
สร้างแบบจำลอง เราจะใช้ข้อมูลนี้เพื่อตรวจสอบขอบเขตการตัดสินใจที่แตกต่างกัน
คำนามภาษาสร้างสำหรับชุดข้อมูล iris ที่ลด
เริ่มเรียนกฎ 1R ใช้ปุ่มเลือกของจอภาพขอบ
เลือก weka.classifiers.rules.OneR แน่ใจว่าคุณขีดข้อมูลการฝึกอบรมแผน มิฉะนั้น,
คาดคะเนเท่านั้นจะสามารถลงจุด คลิกปุ่มเริ่ม โปรแกรม
เริ่มพล็อตคาดการณ์ในบรรทัดสแกนต่อเนื่อง คลิกปุ่มหยุดครั้ง
พล็อตมีเสถียรซึ่งทันทีที่คุณต้องการ ในกรณีนี้ — และข้อมูลการฝึกอบรมจะ
วางซ้อนอยู่บนขอบเขตการแสดงภาพประกอบเพลง
กาย 17.3.1 อธิบายตามสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับ 1R พล็อต (คำใบ้:
ใช้อินเทอร์เฟซ Explorer ดูชุดกฎ 1R ที่สร้างนี้
ข้อมูล)
กาย 17.3.2 ศึกษาผลของพารามิเตอร์ minBucketSize การ
classifier โดยสร้างใหม่แผน มีค่า 1 แล้ว 20 แล้วบาง
สำคัญค่าในระหว่างการ อธิบายสิ่งที่คุณเห็น และอธิบายได้ (คำแนะนำ: คุณ
ได้เร็ว โดยการใช้อินเทอร์เฟซ Explorer เพื่อดูชุดกฎได้)
ตอนนี้ ตอบคำถามต่อไปนี้ ด้วยการทำงานภายในของ
1R (คำใบ้: มันคงจะเร็วที่สุดการใช้อินเทอร์เฟซ Explorer เพื่อดูการ
กฎชุด)
ออกกำลังกาย 17.3.3 คุณเห็นก่อนหน้านี้ว่า เมื่อแสดงผล 1R พล็อตมี
3 ภูมิภาค แต่ทำไมไม่มีเพิ่มเติมสำหรับขนาดถังเล็ก (เช่น 1) ใช้
สิ่งที่คุณทราบเกี่ยวกับ 1R อธิบายนี้ชัดเจนช่วย
กาย 17.3.4 สามารถตั้งค่า minBucketSize เป็นค่าที่มีผลน้อยกว่า
สามภูมิภาค จำนวนพื้นที่ที่เล็กที่สุดที่เป็นไปได้คืออะไร สิ่ง
ค่าน้อยที่สุดสำหรับ minBucketSize ที่ช่วยให้จำนวนภูมิภาค อธิบาย
ผลตามสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับข้อมูลไอริส
จะแสดงการคาดการณ์ของแบบจำลองกำหนดวัตถุประสงค์ของจอภาพขอบ
สำหรับชุดของค่าแอตทริบิวต์ได้ — คือ ทุกจุดใน
พื้นที่สองมิติ คะแนนสีตามคำทำนาย
สร้างแบบจำลอง เราจะใช้ข้อมูลนี้เพื่อตรวจสอบขอบเขตการตัดสินใจที่แตกต่างกัน
คำนามภาษาสร้างสำหรับชุดข้อมูล iris ที่ลด
เริ่มเรียนกฎ 1R ใช้ปุ่มเลือกของจอภาพขอบ
เลือก weka.classifiers.rules.OneR แน่ใจว่าคุณขีดข้อมูลการฝึกอบรมแผน มิฉะนั้น,
คาดคะเนเท่านั้นจะสามารถลงจุด คลิกปุ่มเริ่ม โปรแกรม
เริ่มพล็อตคาดการณ์ในบรรทัดสแกนต่อเนื่อง คลิกปุ่มหยุดครั้ง
พล็อตมีเสถียรซึ่งทันทีที่คุณต้องการ ในกรณีนี้ — และข้อมูลการฝึกอบรมจะ
วางซ้อนอยู่บนขอบเขตการแสดงภาพประกอบเพลง
กาย 17.3.1 อธิบายตามสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับ 1R พล็อต (คำใบ้:
ใช้อินเทอร์เฟซ Explorer ดูชุดกฎ 1R ที่สร้างนี้
ข้อมูล)
กาย 17.3.2 ศึกษาผลของพารามิเตอร์ minBucketSize การ
classifier โดยสร้างใหม่แผน มีค่า 1 แล้ว 20 แล้วบาง
สำคัญค่าในระหว่างการ อธิบายสิ่งที่คุณเห็น และอธิบายได้ (คำแนะนำ: คุณ
ได้เร็ว โดยการใช้อินเทอร์เฟซ Explorer เพื่อดูชุดกฎได้)
ตอนนี้ ตอบคำถามต่อไปนี้ ด้วยการทำงานภายในของ
1R (คำใบ้: มันคงจะเร็วที่สุดการใช้อินเทอร์เฟซ Explorer เพื่อดูการ
กฎชุด)
ออกกำลังกาย 17.3.3 คุณเห็นก่อนหน้านี้ว่า เมื่อแสดงผล 1R พล็อตมี
3 ภูมิภาค แต่ทำไมไม่มีเพิ่มเติมสำหรับขนาดถังเล็ก (เช่น 1) ใช้
สิ่งที่คุณทราบเกี่ยวกับ 1R อธิบายนี้ชัดเจนช่วย
กาย 17.3.4 สามารถตั้งค่า minBucketSize เป็นค่าที่มีผลน้อยกว่า
สามภูมิภาค จำนวนพื้นที่ที่เล็กที่สุดที่เป็นไปได้คืออะไร สิ่ง
ค่าน้อยที่สุดสำหรับ minBucketSize ที่ช่วยให้จำนวนภูมิภาค อธิบาย
ผลตามสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับข้อมูลไอริส
การแปล กรุณารอสักครู่..
Visualizing 1R
The purpose of the boundary visualizer is to show the predictions of a given model
for every possible combination of attribute values—that is, for every point in the
two-dimensional space. The points are color-coded according to the prediction the
model generates. We will use this to investigate the decision boundaries that different
classifiers generate for the reduced iris dataset.
Start with the 1R rule learner. Use the Choose button of the boundary visualizer
to select weka.classifiers.rules.OneR. Make sure you tick Plot training data; otherwise,
only the predictions will be plotted. Then click the Start button. The program
starts plotting predictions in successive scan lines. Click the Stop button once the
plot has stabilized—as soon as you like, in this case—and the training data will be
superimposed on the boundary visualization.
Exercise 17.3.1. Explain the plot based on what you know about 1R. (Hint:
Use the Explorer interface to look at the rule set that 1R generates for this
data.)
Exercise 17.3.2. Study the effect of the minBucketSize parameter on the
classifier by regenerating the plot with values of 1, and then 20, and then some
critical values in between. Describe what you see, and explain it. (Hint: You
could speed things up by using the Explorer interface to look at the rule sets.)
Now answer the following questions by thinking about the internal workings of
1R. (Hint: It will probably be fastest to use the Explorer interface to look at the
rule sets.)
Exercise 17.3.3. You saw earlier that when visualizing 1R the plot always has
three regions. But why aren’t there more for small bucket sizes (e.g., 1)? Use
what you know about 1R to explain this apparent anomaly.
Exercise 17.3.4. Can you set minBucketSize to a value that results in less than
three regions? What is the smallest possible number of regions? What is the
smallest value for minBucketSize that gives this number of regions? Explain
the result based on what you know about the iris data.
The purpose of the boundary visualizer is to show the predictions of a given model
for every possible combination of attribute values—that is, for every point in the
two-dimensional space. The points are color-coded according to the prediction the
model generates. We will use this to investigate the decision boundaries that different
classifiers generate for the reduced iris dataset.
Start with the 1R rule learner. Use the Choose button of the boundary visualizer
to select weka.classifiers.rules.OneR. Make sure you tick Plot training data; otherwise,
only the predictions will be plotted. Then click the Start button. The program
starts plotting predictions in successive scan lines. Click the Stop button once the
plot has stabilized—as soon as you like, in this case—and the training data will be
superimposed on the boundary visualization.
Exercise 17.3.1. Explain the plot based on what you know about 1R. (Hint:
Use the Explorer interface to look at the rule set that 1R generates for this
data.)
Exercise 17.3.2. Study the effect of the minBucketSize parameter on the
classifier by regenerating the plot with values of 1, and then 20, and then some
critical values in between. Describe what you see, and explain it. (Hint: You
could speed things up by using the Explorer interface to look at the rule sets.)
Now answer the following questions by thinking about the internal workings of
1R. (Hint: It will probably be fastest to use the Explorer interface to look at the
rule sets.)
Exercise 17.3.3. You saw earlier that when visualizing 1R the plot always has
three regions. But why aren’t there more for small bucket sizes (e.g., 1)? Use
what you know about 1R to explain this apparent anomaly.
Exercise 17.3.4. Can you set minBucketSize to a value that results in less than
three regions? What is the smallest possible number of regions? What is the
smallest value for minBucketSize that gives this number of regions? Explain
the result based on what you know about the iris data.
การแปล กรุณารอสักครู่..
การสร้างภาพ 1R
วัตถุประสงค์ขอบเขตของ Visualizer เพื่อแสดงการคาดการณ์ของแบบจำลอง
ให้ทุกชุดได้ค่าแอตทริบิวต์ที่ ทุกๆจุดใน
พื้นที่สองมิติ จุดสีเป็นรหัสตามการคาดการณ์
แบบสร้าง . เราจะใช้นี่เพื่อศึกษาการตัดสินใจขอบเขตที่แตกต่างกัน
คำสร้างเพื่อลด iris ข้อมูล .
เริ่มต้นด้วยคลิป ปกครองตนเอง ใช้ปุ่มเลือกขอบเขตของ ae
เลือก weka.classifiers.rules.oner . ให้แน่ใจว่าคุณติ๊กพล็อตข้อมูลการฝึกอบรม มิฉะนั้น
เพียงคาดคะเนจะวางแผน จากนั้นคลิกที่ปุ่ม Start โปรแกรม
เริ่มวางแผนคาดการณ์ในต่อเนื่องสแกนเส้น คลิกที่ปุ่มหยุดเมื่อ
พล็อตมีเสถียรภาพโดยเร็วเท่าที่คุณต้องการ ในกรณีนี้ ข้อมูลและการฝึกอบรมจะถูกซ้อนทับบนขอบเขตการแสดง
.
ออกกำลังกาย 17.3.1 . อธิบายพล็อตบนพื้นฐานของสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับ 1R ( คำใบ้ :
ใช้ Explorer อินเตอร์เฟซเพื่อดูชุดกฎที่สร้างคลิปนี้
17.3.2 ข้อมูล การออกกําลังกาย ) . การศึกษาผลของพารามิเตอร์ต่อ
minbucketsizeลักษณนามโดย regenerating พล็อตกับค่าของ 1 แล้ว 20 แล้วบาง
วิกฤตค่าระหว่าง บรรยายสิ่งที่คุณเห็นและอธิบายได้ ( คำใบ้ : คุณ
ได้เร็วขึ้นโดยการใช้อินเตอร์เฟซ Explorer เพื่อดูชุดกฎ )
ตอนนี้ตอบคำถามโดยการคิดเกี่ยวกับการทำงานภายในของ
1R ( คำใบ้ : ต่อไปนี้มันอาจจะเร็วที่สุดที่จะใช้อินเตอร์เฟซ Explorer ดู
ชุดกฎ ) การออกกำลังกาย 17.3.3 . คุณเห็นแล้วว่า เมื่อมีการสร้างภาพคลิป พล็อตก็มี
3 ภูมิภาค แต่ทำไมไม่มีเพิ่มเติมสำหรับขนาดถังขนาดเล็กเช่น ( 1 ) ใช้
สิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับคลิปอธิบายมิติชัดเจนนี้ .
ออกกำลังกาย 17.3.4 . คุณสามารถตั้งค่า minbucketsize กับคุณค่าที่มีผลน้อยกว่า
3 ภูมิภาค ?สิ่งที่เล็กที่สุดจำนวนของภูมิภาค ? อะไรคือคุณค่า minbucketsize
เล็กที่ให้เบอร์ของภูมิภาค ? อธิบาย
ผลจากสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับข้อมูล IRIS
วัตถุประสงค์ขอบเขตของ Visualizer เพื่อแสดงการคาดการณ์ของแบบจำลอง
ให้ทุกชุดได้ค่าแอตทริบิวต์ที่ ทุกๆจุดใน
พื้นที่สองมิติ จุดสีเป็นรหัสตามการคาดการณ์
แบบสร้าง . เราจะใช้นี่เพื่อศึกษาการตัดสินใจขอบเขตที่แตกต่างกัน
คำสร้างเพื่อลด iris ข้อมูล .
เริ่มต้นด้วยคลิป ปกครองตนเอง ใช้ปุ่มเลือกขอบเขตของ ae
เลือก weka.classifiers.rules.oner . ให้แน่ใจว่าคุณติ๊กพล็อตข้อมูลการฝึกอบรม มิฉะนั้น
เพียงคาดคะเนจะวางแผน จากนั้นคลิกที่ปุ่ม Start โปรแกรม
เริ่มวางแผนคาดการณ์ในต่อเนื่องสแกนเส้น คลิกที่ปุ่มหยุดเมื่อ
พล็อตมีเสถียรภาพโดยเร็วเท่าที่คุณต้องการ ในกรณีนี้ ข้อมูลและการฝึกอบรมจะถูกซ้อนทับบนขอบเขตการแสดง
.
ออกกำลังกาย 17.3.1 . อธิบายพล็อตบนพื้นฐานของสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับ 1R ( คำใบ้ :
ใช้ Explorer อินเตอร์เฟซเพื่อดูชุดกฎที่สร้างคลิปนี้
17.3.2 ข้อมูล การออกกําลังกาย ) . การศึกษาผลของพารามิเตอร์ต่อ
minbucketsizeลักษณนามโดย regenerating พล็อตกับค่าของ 1 แล้ว 20 แล้วบาง
วิกฤตค่าระหว่าง บรรยายสิ่งที่คุณเห็นและอธิบายได้ ( คำใบ้ : คุณ
ได้เร็วขึ้นโดยการใช้อินเตอร์เฟซ Explorer เพื่อดูชุดกฎ )
ตอนนี้ตอบคำถามโดยการคิดเกี่ยวกับการทำงานภายในของ
1R ( คำใบ้ : ต่อไปนี้มันอาจจะเร็วที่สุดที่จะใช้อินเตอร์เฟซ Explorer ดู
ชุดกฎ ) การออกกำลังกาย 17.3.3 . คุณเห็นแล้วว่า เมื่อมีการสร้างภาพคลิป พล็อตก็มี
3 ภูมิภาค แต่ทำไมไม่มีเพิ่มเติมสำหรับขนาดถังขนาดเล็กเช่น ( 1 ) ใช้
สิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับคลิปอธิบายมิติชัดเจนนี้ .
ออกกำลังกาย 17.3.4 . คุณสามารถตั้งค่า minbucketsize กับคุณค่าที่มีผลน้อยกว่า
3 ภูมิภาค ?สิ่งที่เล็กที่สุดจำนวนของภูมิภาค ? อะไรคือคุณค่า minbucketsize
เล็กที่ให้เบอร์ของภูมิภาค ? อธิบาย
ผลจากสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับข้อมูล IRIS
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- เธอน่ารัก
- Circle the topic and underline the contr
- ฉันต้องใช้เครื่องแปลภาษ
- felt
- told
- มี3เฉดสีให้เลือก
- หากว่าย้อนเวลากลับไปได้ เธอจะรักฉันไหม
- เบอร์โทรของฉันคือ
- If one day we need each other really tha
- เธออาจไม่รักผมแล้ว
- คุณชอบของอะไรเป็นพิเศษไหม?
- ติดทนนาน
- ฉันขอโทธที่เข้ามาในชีวิตคุณทำคุณทุกข์มาก
- ขอตัวไปนอนก่อนนะครับที่รัก
- time out
- เพื่อนของคุณแต่งงานครบหมดยัง
- ur happy
- ฉันไม่ชอบมัน
- Malacca now !south of Malaysia .so too m
- You get to bed
- วันนี้คุณทำงานไหมคะ
- โวยวาย
- ไปแล้ว ไปอ่านหนังสือต่อรอคุณ
- the top of the road
