Among allthe possibilities tested,

Among all
the possibilities tested, support vector machines based models achieves the better results in classifying
the considered urban locations into the 4 categories observed, with values of average weighted F-measure
and Kappa statistics (used as indicators) up to 0.9 and 0.8.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในหมู่ทั้งหมดเพื่อทดสอบ สนับสนุนเวกเตอร์จากเครื่องรุ่นบรรลุผลลัพธ์ที่ดีในการแบ่งประเภทสถานที่ตั้งเมืองพิจารณาเป็น 4 ประเภทสังเกต มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก F-วัดและสถิติ Kappa (ใช้เป็นตัวชี้วัด) ได้ถึง 0.8 และ 0.9

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในทุก
ความเป็นไปได้ที่ผ่านการทดสอบรูปแบบการสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ตามบรรลุผลลัพธ์ที่ดีกว่าในการจำแนก
พิจารณาสถานที่ในเมืองออกเป็น 4 ประเภทสังเกตที่มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของ F-วัด
และสถิติแคปป้า (ใช้เป็นตัวชี้วัด) ได้ถึง 0.9 และ 0.8

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในหมู่ทั้งหมดโอกาสทดสอบ สนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักรตามรูปแบบใช้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในกลุ่มถือเป็นเมืองที่ตั้งใน 4 ประเภท สังเกต ด้วยค่าของค่า F ถัวเฉลี่ยและสถิติ Kappa ( ใช้เป็นตัวชี้วัด ) ถึง 0.9 และ 0.8 .