Section 4 is solely devoted to the

Section 4 is solely devoted to the main research task of building classification
classifiers. This section begins with sorting the training data for Naive Bayes classifier
and then creating the probability table. The later portions of this section describes how to
build a Random Forest method of classification. The section concludes by presenting
performance metrics such as the accuracy and precision for the proposed classification
models.
Finally, Section 5 concludes the thesis by summarizing all the four sections and
the results obtained. In addition, several potential approaches are described for improving
the classification accuracy, intended as a guide to future researchers who wish to extend
and build on this thesis.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วน 4 ทุ่มเทเท่างานวิจัยหลักของอาคารประเภทคำนามภาษา ส่วนนี้เริ่มต้น ด้วยการเรียงลำดับข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับลักษณนาม Bayes ไร้เดียงสาและการ สร้างตารางความน่าเป็น ส่วนใหม่กว่าของส่วนนี้อธิบายวิธีการสร้างวิธีสุ่มป่าการจัดประเภท ส่วนสรุป โดยนำวัดประสิทธิภาพเช่นความถูกต้องและแม่นยำสำหรับการจัดประเภทที่เสนอรุ่นในที่สุด ส่วนที่ 5 สรุปผลงาน โดยสรุปทั้งสี่ส่วน และผลได้รับ วิธีการการต่าง ๆ ไว้สำหรับการปรับปรุงความถูกต้องในการจัดประเภท วัตถุประสงค์เพื่อเป็นคู่มือการวิจัยในอนาคตที่ต้องการขยายและสร้างในวิทยานิพนธ์นี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนที่ 4 เป็นผู้ทุ่มเทให้กับงานวิจัยหลักของอาคารจำแนก
ลักษณนาม ในส่วนนี้จะเริ่มต้นด้วยการจัดเรียงข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับ Naive Bayes ลักษณนาม
แล้วสร้างตารางความน่าจะเป็น ส่วนต่อมาในส่วนนี้อธิบายถึงวิธีการ
สร้างวิธีการสุ่มป่าของการจำแนกประเภท ส่วนสรุปโดยนำเสนอ
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำงานเช่นความถูกต้องและความแม่นยำสำหรับการจัดหมวดหมู่ที่นำเสนอ
รูปแบบ.
สุดท้ายมาตรา 5 สรุปวิทยานิพนธ์โดยสรุปทั้งสี่ส่วนและ
ผลที่ได้รับ นอกจากนี้วิธีการที่มีศักยภาพหลายอธิบายไว้สำหรับการปรับปรุง
ความถูกต้องของการจัดหมวดหมู่ที่ตั้งใจจะให้เป็นคู่มือที่นักวิจัยในอนาคตที่มีความประสงค์ที่จะขยาย
และสร้างวิทยานิพนธ์ฉบับนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วนที่ 4 คือ แต่เพียงผู้เดียว ทุ่มเทให้กับงานประเภทอาคารวิจัยหลักลักษณนาม ส่วนนี้เริ่มต้นด้วยการจัดเรียงข้อมูลไร้เดียงสา Bayes ลักษณนามแล้วสร้างความน่าจะเป็นตาราง ส่วนที่ต่อมาจากส่วนนี้อธิบายวิธีการสร้างแบบสุ่มป่าของการจำแนก ส่วนสรุปโดยเสนอประสิทธิภาพตัวชี้วัด เช่น ความถูกต้องและความแม่นยำในการจำแนก เสนอรุ่นในที่สุด ส่วนที่ 5 สรุปวิทยานิพนธ์โดยสรุปทั้งหมด 4 ส่วน และผลลัพธ์ที่ได้ นอกจากนี้ แนวทางที่มีศักยภาพหลาย อธิบายการปรับปรุงความแม่นยำในการจำแนกจะเป็นคู่มือนักวิจัยที่มีความประสงค์ที่จะขยายในอนาคตและสร้างในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้