Kabakchieva in [6] conducts data mi

Kabakchieva in [6] conducts data mining
classification Techniques on 10330 students, with 14
attributes including personal profile, secondary
educational score, entrance exam score, admission
year etc. The students are classified into five
categories excellent, very good, good, average and
bad. 10 fold cross validation and percentage split is
used for all the classifier J48, Bayesian, K-nearest

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Kabakchieva [6] ดำเนินการทำเหมืองข้อมูลประเภทเทคนิคบน 10330 ศึกษา 14แอททริบิวต์รวมถึงประวัติส่วนตัว รองศึกษาคะแนน คะแนนสอบเข้า ค่าเข้าชมปีเป็นต้น นักเรียนจะแบ่งเป็น 5ค่าเฉลี่ยดีเยี่ยม ดีมาก ดี ประเภท และเลว พับ 10 ข้ามแยกเปอร์เซ็นต์และตรวจสอบได้ใช้สำหรับทั้งหมดที่ classifier J48 ทฤษฎี K ใกล้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Kabakchieva ใน [6] ดำเนินการทำเหมืองข้อมูล
เทคนิคในการจำแนก 10330 นักเรียนที่มี 14
คุณลักษณะรวมทั้งรายละเอียดส่วนบุคคลที่สอง
คะแนนการศึกษาคะแนนสอบเข้าเข้าชม
ปี ฯลฯ นักเรียนแบ่งออกเป็นห้า
ประเภทยอดเยี่ยมดีมากดีพอใช้และ
ไม่ดี . 10 เท่าการตรวจสอบข้ามและร้อยละแยกจะ
ใช้สำหรับทุก J48 ลักษณนาม, คชกรรม K-ใกล้ที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

kabakchieva ใน [ 6 ] ดำเนินการทำเหมืองข้อมูล
เทคนิคการจำแนก 10330 นักเรียน 14
คุณลักษณะรวมถึงข้อมูลส่วนตัว คะแนนมัธยมศึกษา
, คะแนนการสอบเข้า , การรับเข้า
ปี ฯลฯ นักเรียนแบ่งออกเป็น 5
ประเภทดีเยี่ยม ดีมาก ดี ปานกลาง และ
ไม่ดี การตรวจสอบข้ามแยกเป็น 10 เท่า และร้อยละ
ใช้ทุกแบบ j48 ส์ละ ,