the use of training sets that combi

the use of training sets that combine high change tiles with representative cluster members continue
to produce the best classification results. Precision and accuracy values hover around the 50% mark,
while overall accuracy is between 70–80% for the Columbia and Las Vegas datasets. The Natanz dataset
represents an anomaly, because of the relatively small amount of actual change in the dataset; precision
and recall values typically top out no higher than 30%, but overall accuracy is in the mid-90% range.
This occurs because the classifier is able to accurately predict a large number of true negative tiles within
this pair.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การใช้ชุดฝึกอบรมที่รวมกระเบื้องเปลี่ยนแปลงสูงที่มีสมาชิกคลัสเตอร์ตัวแทนอย่างต่อเนื่องในการผลิตที่ดีที่สุดผลการจัดหมวดหมู่ ค่าความแม่นยำและความถูกต้องเลื่อนรอบเครื่องหมาย 50%
ในขณะที่ความถูกต้องโดยรวมอยู่ระหว่าง 70-80% สำหรับโคลัมเบียและลาสเวกัชุดข้อมูล ชุดข้อมูล Natanz
แสดงให้เห็นถึงความผิดปกติเพราะของจำนวนเงินที่ค่อนข้างเล็กของการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นจริงในชุดนั้น ความแม่นยำและการเรียกคืนค่าออกด้านบนมักจะไม่สูงกว่า 30% แต่ความถูกต้องโดยรวมอยู่ในระดับกลาง 90%. นี้เกิดขึ้นเนื่องจากลักษณนามสามารถที่จะคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องเป็นจำนวนมากของกระเบื้องเชิงลบที่แท้จริงที่อยู่ในคู่นี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้ชุดการฝึกที่ใช้เปลี่ยนกระเบื้องสูงกับสมาชิกกลุ่มตัวแทนต่อไป
ผลลัพธ์หมวดหมู่ที่ดีที่สุด ความแม่นยำและความถูกต้องของค่าโฉบรอบ 50% เครื่องหมาย
ในขณะที่ความถูกต้องโดยรวมอยู่ระหว่าง 70 - 80 % สำหรับ โคลัมเบีย และลาสเวกัสชุดข้อมูล การ natanz DataSet
แสดงถึงความผิดปกติ เพราะของจำนวนเงินที่ค่อนข้างเล็กของการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นจริงในข้อมูล ;เรียกคืนค่าโดยทั่วไปและความแม่นยำ
ด้านบนออกไม่ต่ำกว่า 30 % แต่โดยมีค่าความถูกต้องอยู่ในช่วง mid-90 %
นี้เกิดขึ้นเพราะตัวมันถูกต้องสามารถทำนายตัวเลขขนาดใหญ่ของกระเบื้องลบจริงภายใน
คู่นี้