III] LADTree Classifiers:A least ab

III] LADTree Classifiers:
A least absolute deviation (LAD) is used to find the error
criterion to obtain regression trees. Logical analysis of data
is one other classification method proposed in optimization
literature.In LAD a classifier is build based on learning a
logical expression. LAD is binary classifier and hence can
distinguish between positive and negative samples. The
basic assumption of LAD model is that a binary point
covered by some positive patterns, but not covered by any
negative pattern is positive, and similarly, a binary point
covered by some negative patterns, but not covered by
positive pattern is negative. For a given data set LAD
model constructs large set patterns and selects subset of
them which satisfies the above assumption such that each
pattern in the model satisfies certain requirement in terms
of prevalence and homogeneity.
Logical Analysis of Data (LAD) tree is the classifier for
binary target variable based on learning a logical
expression that can distinguish between positive and
negative samples in a data set. The central concept in LAD
tree algorithm is that of classification, clustering, and other
problems. The construction of LAD model for a given data
set typically involves the generation of large set patterns
and the selection of a subset of them that satisfies the above
assumption such that each pattern in the model satisfies
certain requirements in terms of prevalence and
homogeneity.
LADTree is a class for generating a multiclass
alternating decision tree using logistics strategy. LADTree
produces a multi- class LADTree. It has the capability to
have more than two class inputs. It performs additive
logistic regression using the Logistics Strategy. [8] [11]
[12] [13]

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

III] คำนามภาษา LADTree:ใช้ในการค้นหาข้อผิดพลาดเบี่ยงเบนสัมบูรณ์น้อย (ลาดพร้าว)เกณฑ์รับต้นไม้ถดถอย การวิเคราะห์ข้อมูลทางตรรกะนำเสนอวิธีการจัดประเภทอื่น ๆ หนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพวรรณคดีลาด classifier ที่จะสร้างตามการเรียนรู้นิพจน์ตรรกะ ลาดคือ classifier ไบนารี และดังนั้น สามารถความแตกต่างระหว่างตัวอย่างค่าบวก และค่าลบ ที่พื้นฐานของรูปแบบลาดเป็นไบนารีจุดครอบคลุมรูปแบบบวกบาง แต่ไม่ครอบคลุม โดยมีรูปแบบลบเป็นบวก และในทำนองเดียวกัน จุดไบนารีครอบคลุมรูปแบบลบบาง แต่ไม่ครอบคลุมรูปแบบค่าบวกเป็นค่าลบ กำหนดข้อมูลชุดลาดแบบจำลองสร้างรูปแบบกำหนดขนาดใหญ่ และเลือกชุดย่อยของพวกเขาที่ตรงข้างบนสมมติฐานดังกล่าวแต่รูปแบบในแบบตรงตามความต้องการบางอย่างในชุกและ homogeneityแผนภูมิวิเคราะห์ของข้อมูล (ลาดพร้าว) ตรรกะเป็น classifier สำหรับเป้าหมายฐานแปรตามตรรกะเป็นการเรียนรู้นิพจน์ที่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างบวก และตัวอย่างที่เป็นค่าลบในชุดข้อมูล แนวคิดกลางในลาดแผนภูมิขั้นตอนวิธีคือการจัดประเภท คลัสเตอร์ และอื่น ๆปัญหา ก่อสร้างรุ่นลาดสำหรับข้อมูลที่กำหนดชุดปกติเกี่ยวข้องกับการสร้างรูปแบบชุดใหญ่และการเลือกชุดย่อยของพวกเขาที่ตรงตามข้างต้นอัสสัมชัญให้เป็นไปตามแต่ละรูปแบบในแบบจำลองข้อกำหนดบางประการในชุก และhomogeneityLADTree เป็นชั้นสร้างเป็น multiclassสลับต้นไม้การตัดสินใจใช้กลยุทธ์โลจิสติกส์ LADTreeสร้าง LADTree หลายชั้น มีความสามารถในการมีมากกว่าสองชั้นอินพุต จะทำการบวกถดถอยโลจิสติกโดยใช้กลยุทธ์ด้านโลจิสติกส์ [8] [11][12] [13]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

III] LADTree ลักษณนาม:
เบี่ยงเบนแน่นอนอย่างน้อย (หนุ่ม) จะใช้ในการหาข้อผิดพลาด
เกณฑ์ที่จะได้รับต้นไม้ถดถอย การวิเคราะห์เชิงเหตุผลของข้อมูลที่
เป็นหนึ่งในวิธีการจัดหมวดหมู่อื่น ๆ ที่นำเสนอในการเพิ่มประสิทธิภาพ
literature.In หนุ่มลักษณนามคือการสร้างอยู่บนพื้นฐานของการเรียนรู้
การแสดงออกตรรกะ หนุ่มเป็นลักษณนามไบนารีและจึงสามารถ
แยกแยะความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างในเชิงบวกและเชิงลบ
สมมติฐานพื้นฐานของรูปแบบหนุ่มคือจุดไบนารี
ปกคลุมด้วยรูปแบบเชิงบวกบางส่วน แต่ไม่ได้ครอบคลุมโดยใด ๆ
รูปแบบเชิงลบเป็นบวกและในทำนองเดียวกันจุดไบนารี
ปกคลุมด้วยรูปแบบเชิงลบบางอย่าง แต่ไม่ได้รับการคุ้มครองโดย
รูปแบบที่เป็นบวกเป็นลบ สำหรับข้อมูลที่ได้รับการตั้งค่าหนุ่ม
รูปแบบการสร้างรูปแบบชุดใหญ่และเลือกย่อยของ
พวกเขาซึ่งตอบสนองความต้องการดังกล่าวข้างต้นสันนิษฐานว่าแต่ละ
รูปแบบในรูปแบบการตอบสนองความต้องการบางอย่างในแง่
ของความชุกและสม่ำเสมอ.
การวิเคราะห์เชิงเหตุผลของข้อมูล (หนุ่ม) ต้นไม้เป็นลักษณนามสำหรับ
ตัวแปรเป้าหมายไบนารีอยู่บนพื้นฐานของการเรียนรู้ตรรกะ
การแสดงออกที่สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างในเชิงบวกและ
เชิงลบตัวอย่างในชุดข้อมูล แนวคิดสำคัญในการ LAD
อัลกอริทึมต้นไม้เป็นที่ของการจัดหมวดหมู่การจัดกลุ่มและอื่น ๆ
ปัญหา การก่อสร้างรูปแบบ LAD สำหรับข้อมูลที่ได้รับ
การตั้งค่ามักจะเกี่ยวข้องกับการสร้างรูปแบบชุดใหญ่
และการเลือกชุดย่อยของพวกเขาที่น่าพอใจด้านบน
สมมติฐานดังกล่าวว่ารูปแบบในแต่ละรูปแบบการตอบสนองความ
ต้องการบางอย่างในแง่ของความชุกและ
สม่ำเสมอ.
LADTree เป็น ชั้นสำหรับการสร้าง multiclass
ตัดสินใจสลับต้นไม้ใช้กลยุทธ์โลจิสติก LADTree
ผลิต LADTree หลายชั้น แต่ก็มีความสามารถที่จะ
มีมากกว่าสองปัจจัยการผลิตชั้น จะดำเนินการเติมแต่ง
ถดถอยโลจิสติโดยใช้กลยุทธ์โลจิสติก [8] [11]
[12] [13]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 ) ladtree ลักษณนาม :
เบี่ยงเบนสัมบูรณ์น้อยที่สุด ( หนุ่ม ) เพื่อใช้ในการหาข้อผิดพลาด
เกณฑ์ที่จะได้รับการถดถอยต้นไม้ การวิเคราะห์เชิงตรรกะของข้อมูลอื่น ๆ หนึ่ง วิธีที่เสนอการ

literature.in หนุ่มลักษณนามในการสร้างบนพื้นฐานการเรียนรู้
นิพจน์ตรรกะ เด็กที่เป็นแบบไบนารีและด้วยเหตุนี้สามารถ
แยกความแตกต่างระหว่างตัวอย่างเชิงบวกและเชิงลบ
สมมติฐานพื้นฐานของรุ่นหนุ่มที่ไบนารีจุด
ปกคลุมด้วยลวดลายบวกบาง แต่ไม่ครอบคลุมโดย
ลบแบบเป็นบวก และในทำนองเดียวกัน ไบนารีจุด
ครอบคลุมรูปแบบเชิงลบบางอย่าง แต่ที่ไม่ครอบคลุมโดย
รูปแบบบวกเป็นลบ ให้ข้อมูลชุดแบบโครงสร้างขนาดใหญ่ และชุดรูปแบบเด็ก

เลือกย่อยของพวกเขาซึ่งตรงตามสมมติฐานข้างต้น เช่น แต่ละ
รูปแบบในรูปแบบใดตรงกับความต้องการบางอย่างในแง่ของความชุกและค่า
.
การวิเคราะห์ทางตรรกะของข้อมูล ( หนุ่ม ) ต้นไม้เป็นลักษณนามสําหรับ
ตัวแปรเป้าหมายไบนารีตามการเรียนนิพจน์ตรรกะ
ที่สามารถแยกแยะระหว่างตัวอย่างบวกลบและ
ในชุดข้อมูล แนวคิดหลักในเด็ก
ต้นไม้อัลกอริทึมคือการจำแนก , การจัดกลุ่ม , และปัญหาอื่น ๆ

การก่อสร้างของรุ่นหนุ่มให้ข้อมูล

ชุดมักจะเกี่ยวข้องกับรุ่นของรูปแบบชุดขนาดใหญ่และการเลือกบางส่วนของพวกเขาที่ตรงข้างบน
สมมติฐานดังกล่าวที่แต่ละลายในรูปแบบใดตรง
ความต้องการบางอย่างในแง่ของค่าความชุกและ
.
ladtree เป็นชั้นสำหรับการสร้างหลาย
สลับ ต้นไม้ การตัดสินใจใช้กลยุทธ์โลจิสติกส์ ladtree
สร้างหลายชั้น ladtree . มันมีความสามารถ

มีมากกว่า 2 ชั้นข้อมูล มันมีประสิทธิภาพเสริม
Logistic Regression โดยใช้กลยุทธ์ทาง . [ 8 ] [ 11 ]
[ 12 ] [ 13 ]