In this work, we are interested in

In this work, we are interested in ensemble methods by binarization techniques; in particular, we focus on the well-known one-vs-one and one-vs-all decomposition strategies, paying special attention to the final step of the ensembles, the combination of the outputs of the binary classifiers. Our aim is to develop an empirical analysis of different aggregations to combine these outputs. To do so, we develop a double study: first, we use different base classifiers in order to observe the suitability and potential of each combination within each classifier. Then, we compare the performance of these ensemble techniques with the classifiers’ themselves. Hence, we also analyse the improvement with respect to the classifiers that handle multiple classes inherently.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในงานนี้ เรามีความสนใจในวิธีวงดนตรี ด้วยเทคนิคการ binarization โดยเฉพาะ เราเน้นรู้จัก-vs-หนึ่งและแยกส่วนประกอบทั้งหมดเทียบกับหนึ่งกลยุทธ์ ให้ความสนใจพิเศษกับขั้นตอนสุดท้ายของวง ชุดแสดงผลของคำนามภาษาไบนารี เป้าหมายของเราคือการ พัฒนาการวิเคราะห์ผลรวมต่าง ๆ เหล่านี้แสดงผลรวม ทำได้ เราพัฒนาศึกษาคู่: ครั้งแรก ใช้คำนามภาษาพื้นฐานที่แตกต่างกันเพื่อพิจารณาถึงความเหมาะสมและศักยภาพของแต่ละชุดในแต่ละ classifier จากนั้น เราเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคเหล่านี้เพลิดเพลินกับของคำนามภาษาตัวเอง ดังนั้น เรายังวิเคราะห์ปรับปรุงเกี่ยวกับคำนามภาษาที่เรียนหลายความ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานนี้เรามีความสนใจในวิธีการวงดนตรีโดยใช้เทคนิคฐานสอง; โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรามุ่งเน้นที่รู้จักกันดีอย่างใดอย่างหนึ่งครับหนึ่งและเป็นหนึ่งเทียบกับทุกกลยุทธ์การสลายตัวให้ความสนใจเป็นพิเศษกับขั้นตอนสุดท้ายของการตระการตา, การรวมกันของผลของลักษณนามไบนารีที่ จุดมุ่งหมายของเราคือการพัฒนาการวิเคราะห์เชิงประจักษ์ของการรวมที่แตกต่างกันที่จะรวมผลเหล่านี้ ต้องการทำเช่นนั้นเราพัฒนาการศึกษาคู่แรกที่เราใช้ลักษณนามฐานที่แตกต่างกันในการที่จะปฏิบัติตามความเหมาะสมและศักยภาพของแต่ละชุดในแต่ละลักษณนาม จากนั้นเราจะเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคทั้งมวลเหล่านี้กับลักษณนาม 'ตัวเอง ดังนั้นเรายังวิเคราะห์การปรับปรุงเกี่ยวกับการแยกประเภทที่จัดการเรียนหลายอย่างโดยเนื้อแท้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในงานนี้ เราสนใจในวิธีการทั้งหมดโดยเทคนิคภาพ ; โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เรามุ่งเน้นที่รู้จักกันดีหนึ่งและหนึ่ง vs กลยุทธ์การย่อยสลายทั้งหมด จ่ายความสนใจพิเศษในขั้นตอนสุดท้ายของการผสม , การรวมกันของผลของคำไบนารี เป้าหมายของเราคือการพัฒนาเชิงประจักษ์การวิเคราะห์การรวมแตกต่างกันรวมผลผลิตเหล่านี้ ทำดังนั้นเราพัฒนา ศึกษา คู่แรก เราใช้คำที่แตกต่างกันเพื่อรักษาฐานทรัพยากรและศักยภาพของแต่ละชุดในแต่ละลักษณนาม งั้น เราเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคทั้งหมดเหล่านี้กับคำ ' ตัวเอง ดังนั้น เรายังวิเคราะห์ปรับปรุงด้วยความเคารพในคำที่จัดการเรียนหลาย ๆอย่างโดยเนื้อแท้ .