Classification (also known as class

Classification (also known as classification trees or decision trees) is a data mining algorithm that creates a step-by-step guide for how to determine the output of a new data instance. The tree it creates is exactly that: a tree whereby each node in the tree represents a spot where a decision must be made based on the input, and you move to the next node and the next until you reach a leaf that tells you the predicted output. Sounds confusing, but it's really quite straightforward. Let's look at an example.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การจัดประเภท (หรือที่เรียกว่าประเภทต้นไม้หรือต้นไม้ตัดสินใจ) เป็นอัลกอริทึมในการทำเหมืองข้อมูลที่ที่สร้างคำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับวิธีการตรวจสอบผลลัพธ์ของอินสแตนซ์ข้อมูลใหม่ แผนภูมิที่สร้างเป็นที่: ต้นไม้โดยแต่ละโหนดในแผนภูมิแสดงตำแหน่งที่การตัดสินใจต้องทำตามตามข้อมูลป้อน และคุณย้ายโหนถัดไป และถัดไปจนถึงใบไม้ที่บอกผลผลิตคาดการณ์ สับสนเสียง แต่ของจริง ๆ ค่อนข้างตรงไปตรงมา ลองดูตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจำแนกประเภท (หรือเรียกว่าการจัดหมวดหมู่ต้นไม้หรือต้นไม้ตัดสินใจ) เป็นขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูลที่สร้างคู่มือขั้นตอนโดยขั้นตอนสำหรับวิธีการตรวจสอบการส่งออกของข้อมูลใหม่เช่น ต้นไม้จะสร้างอยู่ตรงที่: ต้นไม้โดยแต่ละโหนดในต้นไม้แสดงให้เห็นถึงจุดที่การตัดสินใจจะต้องทำบนพื้นฐานของข้อมูลและคุณย้ายไปยังโหนดถั​​ดไปและถัดไปจนกว่าจะถึงใบที่จะบอกคุณทำนาย เอาท์พุต เสียงสับสน แต่ก็จริงๆค่อนข้างตรงไปตรงมา ลองมาดูตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หมวดหมู่ ( เรียกว่าต้นไม้หรือต้นไม้การตัดสินใจ ) เป็นขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูลสร้างทีละขั้นตอนคู่มือสำหรับวิธีการตรวจสอบผลลัพธ์ของตัวอย่างข้อมูลใหม่ ต้นไม้สร้างคือ : ต้นไม้ซึ่งแต่ละโหนดในต้นไม้แสดงถึงจุดที่ต้องตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลและคุณย้ายไปยังโหนดต่อไปจนกว่าจะถึงใบไม้ที่บอกคุณคาดการณ์ผลผลิต ฟังดูสับสน แต่มันค่อนข้างตรงไปตรงมา ลองดูที่ตัวอย่าง