Methods ComparisonHere we present t

Methods Comparison
Here we present the results obtained for each classification app-roach utilized (i.e. Logistic Regression as LR, Dictionary appro-ach as Terms). Table 3 depicts the number of users per attribute who have been classified as expressing negative attitude towards law enforcement and authorities. In line with the flat data thres-holds, and depending on the scenario applied, the security officer may decide which of the above mentioned attributes could be pro-cessed, so as to reveal a user attitude.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการเปรียบเทียบที่นี่เรานำเสนอผลได้รับในแต่ละประเภท app-โรชใช้ (เช่นโลจิสติกถดถอยเป็น LR พจนานุกรม appro ach เป็นเงื่อนไข) ตาราง 3 แสดงให้เห็นจำนวนผู้ใช้สำหรับแต่ละแอททริบิวต์ที่ได้ถูกจัดให้เป็นการแสดงทัศนคติเชิงลบต่อการบังคับใช้กฎหมายและหน่วยงาน โดยข้อมูลที่แบน thres-ถือ และ ตามสถานการณ์ที่นำไปใช้ เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยอาจตัดสินซึ่งคุณลักษณะดังกล่าวข้างต้นอาจเป็น pro-cessed เพื่อเปิดเผยทัศนคติผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการเปรียบเทียบที่นี่เรานำเสนอผลที่ได้รับการจัดหมวดหมู่ของแต่ละแอปพลิเคแมลงสาบใช้ (เช่นโลจิสติกการถดถอยเป็น LR พจนานุกรม Appro-ACH เป็นข้อตกลง)
ตารางที่ 3 แสดงให้เห็นถึงจำนวนผู้ใช้ต่อแอตทริบิวต์ที่ได้รับการจัดเป็นที่แสดงทัศนคติเชิงลบต่อการบังคับใช้กฎหมายและเจ้าหน้าที่ สอดคล้องกับข้อมูลที่แบน thres-ถือและขึ้นอยู่กับสถานการณ์ที่นำไปใช้ที่เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยอาจตัดสินใจที่ดังกล่าวข้างต้นที่กล่าวถึงคุณลักษณะที่อาจจะเป็นโปร cessed เพื่อที่จะแสดงให้เห็นถึงทัศนคติของผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการเปรียบเทียบ
ที่นี่เรานำเสนอผลลัพธ์ที่ได้สำหรับแต่ละประเภท ( เช่นแมลงสาบใช้ app ถดถอยโลจิสติกเป็น LR , พจนานุกรมขนาดประมาณ ACH เป็นเงื่อนไข ) ตารางที่ 3 แสดงจำนวนผู้ใช้ต่อคุณลักษณะที่ได้รับการจัดเป็นแสดงทัศนคติเชิงลบต่อหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายและ ในบรรทัดที่มีแบน thres ข้อมูลถือ และขึ้นอยู่กับสถานการณ์ที่ใช้เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยอาจตัดสินใจซึ่งคุณลักษณะดังกล่าวข้างต้นสามารถโปร cessed เพื่อเปิดเผยผู้ใช้ทัศนคติ