In the second step, the model istes

In the second step, the model is
tested using a different data set that is used to estimate the
classification accuracy of the model. If the accuracy of the
model is considered acceptable, the model can be used to
classify future data instances for which the class label is not
known. At the end, the model acts as a classifier in the decision
making process. There are several techniques that can be used
for classification such as decision tree, Bayesian methods, rule
based algorithms, and Neural Networks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในขั้นตอนสอง เป็นรูปแบบทดสอบได้โดยใช้ชุดข้อมูลอื่นที่ใช้ในการประเมินการการจัดประเภทที่ความถูกต้องของแบบจำลอง ถ้าความถูกต้องของการรุ่นถือว่ายอมรับได้ สามารถใช้แบบจำลองจัดประเภทข้อมูลในอนาคตอย่างที่ป้ายชื่อชั้นไม่รู้จักกัน ที่สุด รูปแบบทำหน้าที่เป็น classifier ในการตัดสินใจทำให้กระบวนการ มีหลายเทคนิคที่สามารถใช้การจัดต้นไม้การตัดสินใจ ทฤษฎีวิธี กฎอัลกอริทึมที่ใช้ และเครือข่ายประสาท

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในขั้นตอนที่สองรูปแบบการ
ทดสอบโดยใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างกันที่จะใช้ในการประเมิน
ความถูกต้องของรูปแบบการจัดหมวดหมู่ ถ้าความถูกต้องของ
รูปแบบถือว่าเป็นที่ยอมรับรูปแบบสามารถใช้ในการ
จำแนกข้อมูลในอนาคตกรณีที่ฉลากชั้นไม่ได้เป็น
ที่รู้จัก ในตอนท้ายรุ่นทำหน้าที่เป็นลักษณนามในการตัดสินใจ
ขั้นตอนการทำ มีเทคนิคหลายอย่างที่สามารถนำมาใช้มี
การจัดหมวดหมู่เช่นต้นไม้ตัดสินใจวิธีคชกรรมกฎ
ตามขั้นตอนวิธีการและโครงข่ายประสาท

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในขั้นตอนที่สอง นางแบบ
ทดสอบโดยใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างกันที่ใช้ในการประมาณการ
หมวดหมู่ความถูกต้องของแบบจำลอง ถ้าความถูกต้องของ
แบบยอมรับ แบบสามารถใช้จำแนกข้อมูล

ในอนาคตกรณีที่ห้องป้ายไม่ได้
รู้จัก สุดท้าย รุ่นทำหน้าที่เป็นส่วนขยายในการตัดสินใจ
กระบวนการนั้นมีหลายเทคนิคที่สามารถใช้ในการจำแนกเช่น
โครงสร้างการตัดสินใจ วิธีเบส์
ตามขั้นตอนวิธี , กฎ , และโครงข่ายประสาทเทียม