This example shows how to perform c

This example shows how to perform classification using discriminant analysis, naive Bayes classifiers, and decision trees. Suppose you have a data set containing observations with measurements on different variables (called predictors) and their known class labels. If you obtain predictor values for new observations, could you determine to which classes those observations probably belong? This is the problem of classification.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่างนี้แสดงวิธีการจัดประเภทโดยใช้การวิเคราะห์ discriminant คำนามภาษา Bayes ขำน่า และต้นไม้ตัดสินใจ สมมติว่า คุณมีชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยการสังเกตกับการวัดตัวแปรต่าง ๆ (เรียกว่า predictors) และป้ายชื่อชั้นรู้จัก ถ้าคุณได้รับค่าจำนวนประตูสังเกตใหม่ สามารถคุณตัดสินใจเรียนที่สังเกตเหล่านั้นคงอยู่หรือไม่ นี่คือปัญหาของการจัดประเภท

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างนี้แสดงวิธีการดำเนินการจัดหมวดหมู่โดยใช้การวิเคราะห์จำแนกแยกแยะเบส์ที่ไร้เดียงสาและต้นไม้ตัดสินใจ สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูลที่มีการสังเกตการวัดตัวแปรที่แตกต่างกัน (เรียกว่าการพยากรณ์) และป้ายชื่อของพวกเขาเป็นที่รู้จักกันในชั้นเรียน ถ้าคุณได้รับค่าทำนายสำหรับการสำรวจใหม่คุณสามารถตรวจสอบที่ชั้นเรียนสังเกตเหล่านั้นอาจจะอยู่? ปัญหานี้เป็นปัญหาของการจัดหมวดหมู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างนี้แสดงวิธีที่จะแสดงการจำแนกโดยใช้การวิเคราะห์การจำแนก ไร้เดียงสา Bayes ลักษณนาม และต้นไม้การตัดสินใจ สมมติว่าคุณมีชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลที่มีการวัดตัวแปรต่าง ๆ ( เรียกว่าตัวแปร ) และรู้จักห้องป้าย ถ้าคุณได้รับทำนายค่าสังเกตใหม่ คุณสามารถหาที่เรียนข้อสังเกตเหล่านั้นอาจจะอยู่หรอนี่เป็นปัญหาของการจำแนก