table 2 summarizes the results of a

table 2 summarizes the results of all three models. Bayes appears to be most effective as it has the highest percentage of correct predictions (86.53%) for patients with heart disease, followed by neural network (with a difference of less than 1 %) and decision tree. decision trees, however, appears to be most effective for predicting patients with no heart disease (89%) compared to the other two models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตาราง 2 สรุปผลลัพธ์ของทั้งสามรุ่น Bayes ปรากฏให้มีประสิทธิภาพสูงสุดเป็นเปอร์เซ็นต์สูงสุดของการคาดคะเนถูกต้อง (86.53%) สำหรับผู้ป่วยที่มีโรคหัวใจ ตาม ด้วยโครงข่ายประสาท (มีความแตกต่างน้อยกว่า 1%) และตัดสินใจแผนภูมิการตัดสินใจต้น อย่างไรก็ตาม มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับคาดการณ์ผู้ป่วยที่ มีโรคหัวใจไม่ (89%) เมื่อเทียบกับ 2 รุ่นอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางที่ 2 สรุปผลของทั้งสามรุ่น เบส์ดูเหมือนจะมีประสิทธิภาพมากที่สุดที่มีเปอร์เซ็นต์สูงสุดของการคาดการณ์ที่ถูกต้อง (86.53%) สำหรับผู้ป่วยที่มีโรคหัวใจตามด้วยโครงข่ายประสาทเทียม (ที่มีความแตกต่างกันน้อยกว่า 1%) และต้นไม้ตัดสินใจ ต้นไม้ตัดสินใจ แต่ดูเหมือนจะมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการทำนายไม่มีผู้ป่วยที่มีโรคหัวใจ (89%) เมื่อเทียบกับอีกสองรุ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่ 2 สรุปผลของทั้งสามรุ่น Bayes จะปรากฏขึ้นเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด เพราะมันมีเปอร์เซ็นต์สูงสุดของการคาดการณ์ที่ถูกต้อง ( 86.53 % ) สำหรับผู้ป่วยโรคหัวใจ ตามมาด้วยโครงข่ายประสาทเทียม ( ที่มีความแตกต่างจากน้อยกว่า 1 % ) และต้นไม้ตัดสินใจ การตัดสินใจของต้นไม้ อย่างไรก็ตามจะปรากฏขึ้นเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากที่สุดในผู้ป่วยที่ไม่มีโรคหัวใจ ( 89% ) เมื่อเทียบกับอีกสองรุ่น