The spambase data set was analysed

The spambase data set was analysed by Sean Kelly.
This dataset contains roughly 4000 instances of 58 attributes each, representing
e-mail messages. One attribute is binary, registering whether or not the message
is spam, three are numbers describing the shortest, average, and total length
of strings of capitol letters in the message, and the other 54 are values describing
the frequency with which certain key words are used in the message. The data
were first evaluated by all ranking methods, but the volume of data caused resultant
charts to be unreadable. To counter this, the dataset was broken into multiple
sets of 10 attributes- spam flag, capitol string attributes, and 6 word-specific attributes
each. The smaller datasets were evaluated using GainRatio, ReliefF and
outlier ranking, but the resultant museum was still too large to display, so outlier
ranking was dropped. In each subset, the capitol string attributes rank lower than
at least one word-specific attribute. Many word-specific attributes, however, take
the value 0 in the majority of instances in the datafile, hence box plots of the data
are heavily weighted.
35

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชุดข้อมูล spambase เป็น analysed โดย Sean Kellyชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยราคาประมาณ 4000 กรณี 58 แอตทริบิวต์แต่ละ แทนข้อความอีเมล แอททริบิวต์หนึ่งเป็นไบนารี ลงทะเบียนหรือไม่ข้อความคือสแปม สามเป็นตัวเลขที่อธิบายความยาวสั้นที่สุด ค่าเฉลี่ย และรวมสายแคปิตอลตัวอักษรข้อความ และอื่น ๆ 54 เป็นค่าที่อธิบายความถี่ที่ใช้บางคำสำคัญในข้อความ ข้อมูลก่อนถูกประเมิน โดยวิธีการจัดอันดับทั้งหมด แต่ปริมาณของข้อมูลเกิด resultantแผนภูมิที่สามารถอ่านได้ เพื่อนี้ ชุดข้อมูลถูกแบ่งหลายชุดที่ 10 คุณลักษณะสแปมธง แอตทริบิวต์การสตริแคปิตอล และคุณลักษณะเฉพาะของคำ 6แต่ละ Datasets ขนาดเล็กได้ถูกประเมินโดยใช้ GainRatio, ReliefF และoutlier จัดอันดับ แต่พิพิธภัณฑ์ผลแก่ยังใหญ่เกินไปที่จะแสดง outlier นั้นการจัดอันดับถูกตัดทิ้ง ในแต่ละเซตย่อย แอตทริบิวต์การสตริแคปิตอลจัดอันดับต่ำกว่าแอททริบิวต์เฉพาะคำน้อย อย่างไรก็ตาม มีหลายคุณลักษณะเฉพาะ wordค่า 0 ในส่วนใหญ่ของอินสแตนซ์ในแฟ้มข้อมูล กล่องผืนของข้อมูลดังนั้นมีหนักถ่วงน้ำหนัก35

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูล spambase ตั้งได้รับการวิเคราะห์โดยฌอนเคลลี่.
ชุดนี้มีประมาณ 4000 กรณีของ 58
คุณลักษณะแต่ละที่เป็นตัวแทนของข้อความอีเมล หนึ่งคุณลักษณะที่เป็นไบนารีลงทะเบียนหรือไม่ว่าข้อความเป็นสแปมสามเป็นตัวเลขอธิบายสั้นที่สุดเฉลี่ยและรวมความยาวของสตริงของตัวอักษรที่หน่วยงานของรัฐในข้อความและอื่นๆ 54 เป็นค่าที่อธิบายถึงความถี่ที่คำสำคัญบางอย่างที่เป็นที่ใช้ในข้อความ ข้อมูลที่ได้รับการประเมินครั้งแรกโดยวิธีการจัดอันดับทั้งหมดแต่ปริมาณของข้อมูลที่เกิดจากผลชาร์ตจะไม่สามารถอ่านได้ นี้เพื่อตอบโต้ชุดข้อมูลที่ถูกแบ่งออกเป็นหลายชุดธงสแปม 10 attributes- แอตทริบิวต์สตริงหน่วยงานของรัฐและ 6 คุณลักษณะคำที่เฉพาะเจาะจงในแต่ละ ชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กได้รับการประเมินโดยใช้ GainRatio, ReliefF และการจัดอันดับค่าผิดปกติแต่พิพิธภัณฑ์ผลก็ยังคงมีขนาดใหญ่เกินไปที่จะแสดงผลเพื่อให้ขอบเขตการจัดอันดับที่ถูกทิ้ง ในส่วนย่อยแต่ละคุณลักษณะสตริงหน่วยงานของรัฐในการจัดอันดับที่ต่ำกว่าอย่างน้อยหนึ่งแอตทริบิวต์คำที่เฉพาะเจาะจง คุณลักษณะเฉพาะคำจำนวนมาก แต่ใช้ค่า0 ในกรณีส่วนใหญ่ใน datafile ที่จึงกล่องแปลงข้อมูลมีน้ำหนักหนัก. 35

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ spambase ชุดข้อมูลวิเคราะห์โดยฌอนเคลลี่ .
ข้อมูลนี้มีประมาณ 4 , 000 กรณี 58 คุณลักษณะ เป็นตัวแทน
ข้อความอีเมล หนึ่งคุณลักษณะที่เป็นไบนารีการลงทะเบียนหรือไม่ข้อความ
เป็นสแปม สามตัวเลขอธิบายสั้น ปานกลาง และความยาวทั้งหมดของสตริงของศาลากลาง
ตัวอักษรในข้อความ และอีก 54 เป็นค่าบรรยาย
ความถี่ที่บางคีย์ คำที่ใช้ในข้อความ ข้อมูล แบบประเมิน โดยวิธีการจัดอันดับ
ทั้งหมด แต่ปริมาณของข้อมูลจากแผนภูมิค่า
จะไม่สามารถอ่านได้ เครื่องนี้ ข้อมูลเสียเป็นหลาย
ชุด 10 คุณลักษณะ - ธงสแปม , Capitol สายคุณสมบัติ และคุณลักษณะเฉพาะ
6 คำแต่ละ มีข้อมูลเล็ก gainratio ประเมิน ,การจัดอันดับ relieff และ
ค่า แต่พิพิธภัณฑ์ดังกล่าวยังคงมีขนาดใหญ่เกินไปที่จะแสดง ดังนั้นการจัดอันดับค่า
ถูกทิ้ง ในแต่ละหน่วยงานย่อย , สตริงคุณลักษณะอันดับต่ำกว่า
อย่างน้อยหนึ่งคำที่เฉพาะเจาะจงคุณลักษณะ หลายคำที่เฉพาะเจาะจงคุณลักษณะ แต่ใช้
ค่า 0 ในส่วนใหญ่ของอินสแตนซ์ในดาตาไฟล์ดังนั้นกล่องแปลงข้อมูล

35 จะหนักมาก