With this in place, we can generate

With this in place, we can generate one feature per answer. But before we train the classifier, let us first have a look at what we will train it with. We can get a first
impression with the frequency distribution of our new feature. This can be done by
plotting the percentage of how often each value occurs in the data as shown in the
following graph:

Kết quả (Việt) 1:

Với điều này tại chỗ, chúng tôi có thể tạo ra một tính năng cho một câu trả lời. Nhưng trước khi chúng tôi đào tạo loại, hãy để chúng tôi lần đầu tiên có một cái nhìn tại những gì chúng tôi sẽ đào tạo nó với. Chúng tôi có thể nhận được một đầu tiênẤn tượng với phân phối tần số của chúng tôi tính năng mới. Điều này có thể được thực hiệnâm mưu tỷ lệ phần trăm của mức độ thường xuyên mỗi giá trị xảy ra trong dữ liệu như minh hoạ trong cácđồ thị sau đây:

Kết quả (Việt) 2:

Với ở nơi này, chúng ta có thể tạo ra một đặc điểm mỗi câu trả lời. Nhưng trước khi chúng tôi đào tạo các phân loại, để chúng tôi đầu tiên có một cái nhìn vào những gì chúng tôi sẽ đào tạo nó với. Chúng tôi có thể có được một đầu
ấn tượng với sự phân bố tần số của tính năng mới của chúng tôi. Điều này có thể được thực hiện bằng cách
vẽ các tỷ lệ phần trăm của mỗi giá trị như thế nào thường xảy ra trong các dữ liệu như thể hiện trong
đồ thị dưới đây: