An observation merges from the cate

An observation merges from the categorization results of kNN and LLSF on Reuters. That is, IG, DF and CHI thresholding have similar effects on the performance of the classifiers. All of them can eliminate up to 90% or more of the unique terms with either an improvement or no loss in categorization accuracy (as measured by average precision). Using IG thresholding, for example, the vocabulary is reduced from16,039 terms to 321 (a 98% reduction), and the AV GP of kNN is improved from 87.9% to 89.2%. CHI has even better categorization results except that at extremely aggressive thresholds IG is better. TS has a comparable performance with up-to 50% term removal in kNN, and about 60% term removal in LLSF

Kết quả (Việt) 1:

Một quan sát nhập từ kết quả phân loại của kNN và LLSF trên Reuters. Có nghĩa là, IG, DF và CHI thresholding có tác dụng tương tự như trên hiệu suất của các máy phân loại. Tất cả chúng có thể loại bỏ lên đến 90% hoặc nhiều hơn nữa của các điều khoản duy nhất với một trong hai sự cải thiện hoặc không có tổn thất trong phân loại chính xác (khi đo bằng trung bình chính xác). IG thresholding bằng cách sử dụng, ví dụ, các từ vựng là giảm from16, thuật ngữ 039 321 (Giảm 98%), và GP AV của kNN được cải tiến từ 87.9% để 89.2%. CHÍ có thậm chí tốt hơn phân loại kết quả ngoại trừ rằng vô cùng tích cực ngưỡng IG là tốt hơn. TS có một hiệu suất so sánh với lên đến 50% loại bỏ thuật ngữ trong kNN, và loại bỏ khoảng 60% hạn trong LLSF

Kết quả (Việt) 2:

Một quan sát kết hợp từ kết quả phân loại của kNN và LLSF trên Reuters. Đó là, IG, DF và CHÍ ngưỡng có tác dụng tương tự về việc thực hiện của các phân loại. Tất cả trong số họ có thể loại bỏ tới 90% hoặc nhiều hơn các điều khoản độc đáo với một trong hai sự cải thiện hoặc không làm giảm độ chính xác phân loại (được đo bằng độ chính xác trung bình). Sử dụng ngưỡng IG, ví dụ, từ vựng được giảm from16,039 các điều khoản 321 (giảm 98%), và GP AV của kNN được cải thiện từ 87,9% đến 89,2%. CHI có kết quả phân loại tốt hơn ngoại trừ ở ngưỡng rất tích cực IG là tốt hơn. TS có hiệu suất tương đương với việc loại bỏ lên đến 50% hạn trong kNN, và loại bỏ khoảng 60% hạn trong LLSF