The classifier seems to perform well

The classifier seems to perform well even if it is pretty simple, leading to a good precision, recall, F-measure and ROC area (Table 2.b). The first two metrics evaluate the impact of false positives and false negatives, while the F-measure takes in account both precision and recall

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Classifier ดูเหมือนว่าการ ทำดีแม้ว่าจะง่ายมาก มีความแม่นยำดี เรียกคืน F-วัด และตั้ง ROC (ตาราง 2.b) การวัดแรกสองประเมินผลกระทบของผลบวกปลอมและเท็จเชิงลบ ในขณะที่ F-หน่วยวัดใช้ในบัญชีความแม่นยำและการเรียกคืน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เอ้อจัดประเภทสายดูเหมือนว่าจะทำงานได้ดีถึงแม้ว่ามันจะเป็นเรื่องง่ายสวยที่นำไปสู่​​ความแม่นยำที่ดีจำ F-วัดและพื้นที่ ROC (2.b ตาราง) สายแรกสองตัวชี้วัดในการประเมินผลกระทบของการบวกเท็จและเชิงลบที่ผิดพลาดในขณะที่ F-วัดใช้เวลาในบัญชีทั้งความแม่นยำและการเรียกคืน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ classi จึงเอ่อดูเหมือนจะแสดงได้ดี แม้ว่ามันจะค่อนข้างง่าย ทำให้เกิดความแม่นยำที่ดีเรียกคืนค่า F และ Roc พื้นที่ ( ตารางที่ 2 . B ) จึงตัดสินใจเดินทางสองตัวชี้วัดประเมินผลบวกเท็จและเชิงลบเท็จ ส่วนค่า F ใช้เวลาในบัญชีทั้งความแม่นยำและจำ