In the specialized literature, ther

In the specialized literature, there exist few works comparing these techniques,
neither between OVO and OVA,nor between different aggregation strategies.
In [42] a study of OVO,OVA and Error Correcting Output Codes(ECOC) is carried out,but only
within multi-class Support Vector Machine (SVM) framework,
whereas in [52] an enumeration of the different existing binarization methodologies is presented, but also without comparing them mutually.

Furnkranz compared the suitability of OVO strategies for decision trees and decision lists with other
ensemble methods such as boosting and bagging, showing also the improvement of using confidence estimates in the combination of the outputs.

In a comparison in the framework of probability estimates is developed,but no more possible aggregations for the
outputs of the classifiers are considered.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในวรรณคดีเฉพาะ มีไม่กี่งานที่เปรียบเทียบเทคนิคเหล่านี้ไม่ OVO และ OVA หรือ ระหว่างกลยุทธ์รวมแตกต่างกันใน [42] ศึกษา OVO, OVA และ Codes(ECOC) ผลการแก้ไขข้อผิดพลาดจะดำเนินการออก แต่เฉพาะภายในกรอบงานคลาสหลายเครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ (SVM)ขณะกำลังแสดงการแจงนับของต่าง ๆ วิธีการ binarization อยู่ [52] แต่ยังไม่ มีเปรียบเทียบกัน Furnkranz เปรียบเทียบความเหมาะสมของกลยุทธ์ OVO ต้นไม้ตัดสินใจและตัดสินรายการกัน วงดนตรีวิธีการส่งเสริม และเย็บ ถุง แสดงยังปรับปรุงการใช้การประเมินความเชื่อมั่นในการรวมกันของการแสดงผลในการเปรียบเทียบในกรอบของความน่าเป็น การประเมินคือพัฒนา แต่ไม่ได้รวมในการคำนามภาษาการแสดงผลจะถือว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในวรรณคดีเฉพาะที่มีอยู่งานไม่กี่เปรียบเทียบเทคนิคเหล่านี้ไม่ระหว่าง OVO และพหูพจน์หรือระหว่างกลยุทธ์การรวมตัวที่แตกต่างกัน. ใน [42] การศึกษาของ OVO เป็นพหูพจน์และแก้ไขข้อผิดพลาดรหัสขาออก (ECOC) จะดำเนินการ แต่เพียงภายในการสนับสนุนหลายระดับเครื่องเวกเตอร์ (SVM) กรอบในขณะที่[52] นับของวิธีการที่มีอยู่ที่แตกต่างกันฐานสองที่จะนำเสนอ แต่ยังโดยไม่ต้องเปรียบเทียบพวกเขาร่วมกัน. Furnkranz เมื่อเทียบกับความเหมาะสมของกลยุทธ์ OVO สำหรับต้นไม้ตัดสินใจและรายการการตัดสินใจกับคนอื่น ๆทั้งมวล วิธีการเช่นการส่งเสริมและห่อแสดงนอกจากนี้ยังปรับปรุงการใช้ประมาณการความเชื่อมั่นในการรวมกันของผลที่. ในการเปรียบเทียบในกรอบของการประมาณการความน่าจะเป็นคือการพัฒนา แต่ไม่รวมที่เป็นไปได้มากขึ้นสำหรับผลของจําแนกได้รับการพิจารณา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในวรรณคดีเฉพาะ มีอยู่ไม่กี่งานเปรียบเทียบเทคนิคเหล่านี้ และระหว่างว
หรือ OVA หรือระหว่างกลยุทธ์การรวมแตกต่างกัน
[ 42 ] การศึกษาว OVA , แก้ไขรหัสข้อผิดพลาดและผลผลิต ( ecoc ) ดำเนินการแต่เพียง
ภายในหลายชั้น ( SVM ) สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์กรอบ
ในขณะที่ [ 52 ] มีการวิธีการนำเสนอภาพที่แตกต่างกันที่มีอยู่ แต่ยังไม่มีการเปรียบเทียบ ร่วมกัน

furnkranz เปรียบเทียบความเหมาะสมของกลยุทธ์สำหรับการตัดสินใจการตัดสินใจวต้นไม้และรายการอื่น ๆเช่น การส่งเสริม และวงดนตรี
วิธีการห่อ การแสดงยังปรับปรุงการใช้ความมั่นใจในการประมาณการผลผลิต .

ในการเปรียบเทียบในกรอบประมาณการความน่าจะเป็นมีการพัฒนา แต่ไม่ไปได้มากกว่าการรวมสำหรับ
ผลของคำลักษณนามเป็นสำคัญ