We have developed a family of featu

We have developed a family of feature weighting techniques that vary in the
degree of locality with which the feature weights are calculated. We present
results of tests showing that at least one of the CDW variants signicantly
improves classication accuracy for nine of eleven benchmark classication tasks.
Because no single technique proved to be the best in every task, we conclude
that dierent tasks require diering degrees of locality in feature weighting. This
justies the use of a family of techniques, and suggests that some pre-testing
using cross-validation on a particular task is necessary in order to determine the
amount of locality required.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราได้พัฒนาครอบครัวของคุณลักษณะแตกต่างกันในน้ำหนักระดับท้องถิ่นที่มีคำนวณน้ำหนักคุณลักษณะ เรานำเสนอผลการทดสอบที่แสดงที่น้อยหนึ่ง signi ย่อย CDW cantlyเพิ่มความแม่นยำ cation classi สำหรับเก้าสิบเอ็ด benchmark classi cation งานเนื่องจากเทคนิคเดียวไม่ได้จะ ดีสุดในทุกภารกิจ เราสรุปที่งาน erent di ต้อง di ering องศาของท้องถิ่นในลักษณะน้ำหนัก นี้es ถึงครอบครัว เทคนิคการใช้ และแนะนำที่ทดสอบบางอย่างก่อนใช้ตรวจสอบข้ามงานเฉพาะเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อกำหนดยอดเงินของท้องถิ่นที่ต้องการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้พัฒนาครอบครัวของคุณลักษณะเทคนิคน้ำหนักที่แตกต่างกันในระดับของบ้านใกล้เรือนเคียงกับที่น้ำหนักคุณลักษณะคำนวณ เรานำเสนอผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่าอย่างน้อยหนึ่งของ CDW สายพันธุ์อย่างมีนัยสำคัญช่วยเพิ่มความแม่นยำไอออนจัดประเภทเก้าสิบเอ็ดงานไอออนจัดประเภทมาตรฐาน. เพราะไม่มีเทคนิคเดียวพิสูจน์แล้วว่าเป็นที่ดีที่สุดในทุกงานที่เราสรุปได้ว่าดิ? งานต่างกันต้อง ดิ? ering องศาของท้องถิ่นในการชั่งน้ำหนักคุณลักษณะ นี้Justi es ใช้ครอบครัวของเทคนิคและแสดงให้เห็นว่าบางการทดสอบก่อนการใช้การตรวจสอบข้ามในงานโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นสิ่งที่จำเป็นในการสั่งซื้อเพื่อตรวจสอบจำนวนเงินที่จำเป็นของท้องถิ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราได้พัฒนาครอบครัวคุณลักษณะ ( เทคนิคที่แตกต่างกันในระดับท้องถิ่น
ซึ่งมีน้ำหนักคำนวณ . เราเสนอ
ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่าอย่างน้อยหนึ่งของ CDW สายพันธุ์ signi  ลดลงอย่างมีนัยสําคัญเมื่อ
ปรับปรุง classi  บวกความเก้าสิบเอ็ดของมาตรฐานการ classi  งาน .
เพราะไม่มีเทคนิคการพิสูจน์แล้วว่าเป็นสิ่งที่ดีที่สุดในงานทุก เราสรุป
นั่นดิ  erent งานต้องดี  ering องศาท้องถิ่นในลักษณะน้ำหนัก . แค่ นี้
 ES ใช้ครอบครัวของเทคนิค และแสดงให้เห็นว่าบางก่อนการทดสอบ
ใช้ข้ามการตรวจสอบโดยเฉพาะงานที่จำเป็นเพื่อหาจํานวนท้องถิ่น
ที่จําเป็น