5. ConclusionsA wrong or biased inv

5. Conclusions
A wrong or biased inventory classification will lead to unnecessary
costs due to the non-homogeneity of classes. Sometimes
decision-makers, due to their experience and knowledge, make
decisions based on their preference; this situation generates
familiarity-biased classifications. Therefore, the aim of this paper
is to detect and correct familiarity bias’ presence in items’ classification
done by inventory management’s experts.
Familiarity bias’ detection is performed with two supervised
classification’s techniques; LAD and k-NN, by using cross validation.
The first evaluation is performed using LAD model through
the software cbmLAD, which is based on multi-class LAD pattern
recognition. The second evaluation is performed to confirm familiarity
bias’ presence by the k-nearest neighbor (k-NN) method
based on Euclidean distance, and it was implemented in R
program.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5. บทสรุปการจัดประเภทสินค้าคงคลัง biased หรือไม่ถูกต้องจะทำให้ไม่จำเป็นค่าใช้จ่ายเนื่องจากไม่ใช่รอยของชั้นเรียน บางทีทำให้ผู้ผลิตตัดสินใจ เนื่องจากประสบการณ์และความรู้ตัดสินใจตาม สถานการณ์นี้สร้างการจัดประเภทลำเอียงความคุ้นเคย ดังนั้น จุดประสงค์ของเอกสารนี้คือการ ตรวจหา และแก้ไขสถานะของความโน้มเอียงของความคุ้นเคยในประเภทของสินค้าทำ โดยผู้เชี่ยวชาญในการจัดการสินค้าคงคลังดำเนินการตรวจจับของคุ้นเคยอคติกับสองดูแลการจัดประเภทของเทคนิค ลาดพร้าวและ k-NN โดยข้ามการตรวจสอบประเมินครั้งแรกจะดำเนินการโดยใช้แบบจำลองลาดผ่านการ cbmLAD ซอฟต์แวร์ ซึ่งเป็นไปตามรูปแบบลาดหลายชั้นการจำ ประเมินสองจะดำเนินการเพื่อยืนยันความคุ้นเคยสถานะการออนไลน์ของอคติ โดยวิธี k ใกล้บ้าน (k-NN)อ้างอิงจากระยะทางแบบยุคลิด และมันถูกนำมาใช้ใน Rโปรแกรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

5. สรุปผล
การจัดหมวดหมู่ของสินค้าคงคลังที่ไม่ถูกต้องหรือลำเอียงจะนำไปสู่การที่ไม่จำเป็น
ค่าใช้จ่ายที่เกิดจากการที่ไม่ได้เป็นเนื้อเดียวกันของชั้นเรียน บางครั้ง
ผู้มีอำนาจตัดสินใจเนื่องจากประสบการณ์และความรู้ของพวกเขาให้
ตัดสินใจบนพื้นฐานของการตั้งค่าของพวกเขา สถานการณ์เช่นนี้ก่อให้เกิด
การจำแนกประเภทความคุ้นเคยลำเอียง ดังนั้นจุดประสงค์ของบทความนี้
คือการตรวจสอบและแก้ไขความคุ้นเคยอคติ 'ปรากฏตัวในรายการ' จำแนก
ทำโดยผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการสินค้าคงคลัง.
คุ้นเคยอคติ 'การตรวจสอบจะดำเนินการภายใต้การดูแลด้วยสอง
เทคนิคการจัดหมวดหมู่ของ; หนุ่ม K-NN โดยใช้การตรวจสอบข้าม.
การประเมินผลครั้งแรกที่จะดำเนินการโดยใช้แบบจำลองหนุ่มผ่าน
ซอฟต์แวร์ cbmLAD ซึ่งจะขึ้นอยู่กับรูปแบบหนุ่มหลายระดับ
การรับรู้ การประเมินผลครั้งที่สองจะดำเนินการเพื่อยืนยันความคุ้นเคย
อคติ 'ปรากฏตัวโดย K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (K-NN) วิธีการ
ขึ้นอยู่กับระยะทางยุคลิดและมันถูกนำมาใช้ในการวิจัย
โปรแกรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5 . สรุปผิดหรือลำเอียงการจำแนกสินค้าคงคลังจะนำไปสู่ไม่จำเป็นค่าใช้จ่ายเนื่องจากไม่ใช่วิธีการของชั้นเรียน บางครั้งมากกว่า เนื่องจากประสบการณ์และความรู้ ทำให้ตัดสินใจตามความชอบของพวกเขา สถานการณ์นี้สร้างลำเอียงกันในเมืองไทย ดังนั้น วัตถุประสงค์ของบทความนี้คือการตรวจสอบและมีความคุ้นเคยในการจัดรายการอคติ ' ถูกต้อง 'ทำโดยผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการสินค้าคงคลังของการตรวจสอบจะดำเนินการกับความคุ้นเคยอคติ ' สองมีเทคนิคการจำแนกและ ; เด็ก k-nn โดยใช้ข้ามการตรวจสอบการประเมินโดยใช้รูปแบบแรก คือ เด็ก ผ่านซอฟต์แวร์ cbmlad ซึ่งจะขึ้นอยู่กับเด็กเรียนหลายรูปแบบการรับรู้ การประเมินที่สองจะดำเนินการเพื่อยืนยัน ความคุ้นเคยอคติ ' ตนโดยเพื่อนบ้านละ ( k-nn ) วิธีขึ้นอยู่กับระยะทางแบบยุคลิด และมันถูกใช้ในการวิจัยและพัฒนาโปรแกรม