3.Calculate the LOOCV errors of sub

3.Calculate the LOOCV errors of subsets which consist of the winner of the second
round, along with the other features at the top of the remaining rank. In this way,
RFS will select its best feature triple.
4.Continue this procedure, until RFS has found the best m-component feature set.
5.From Step 1 to Step 4, RFS has found m feature sets whose sizes range from 1 to m.
By comparing their LOOCV errors, RFS can find the best overall feature set.

Kết quả (Việt) 1:

3. tính toán các lỗi LOOCV của tập con mà bao gồm những người chiến thắng thứ haiQuanh, cùng với các tính năng khác ở đầu xếp hạng còn lại. Bằng cách này,RFS sẽ chọn ba tính năng tốt nhất của nó.4. tiếp tục thủ tục này, cho đến khi RFS đã tìm thấy bộ phim m-thành phần hay nhất.5. từ bước 1 đến bước 4, RFS đã tìm thấy tính năng m đặt có tầm hoạt động kích thước từ 1 đến m. Bằng cách so sánh của lỗi LOOCV, RFS có thể tìm thấy bộ tính năng tổng thể tốt nhất.

Kết quả (Việt) 2:

3.Calculate các lỗi LOOCV các tập con trong đó bao gồm các chiến thắng của hai
vòng, cùng với các tính năng khác ở trên cùng của các bậc còn lại. Bằng cách này,
RFS sẽ chọn tính năng tốt nhất của mình ba.
4.Continue thủ tục này, cho đến khi RFS đã tìm thấy các m-thành phần tính năng thiết lập tốt nhất.
Bộ tính năng m 5.From Bước 1 đến Bước 4, RFS đã tìm thấy có kích thước khoảng từ 1 để m.
Bằng cách so sánh các lỗi LOOCV của họ, RFS có thể tìm thấy các tính năng thiết lập tổng thể tốt nhất.