To assess the eectiveness of featu

To assess the eectiveness of feature selection methods we used two dierent m-ary classifiers , a knearest-neighbor classier (kNN)[23] and a regression method named the Linear Least Squares Fit mapping (LLSF)[27 ]. The input to both systems is a document which is represented as a sparse vector of word weights , and the output of these systems is a ranked list of categories with a condence score for each category .

Kết quả (Việt) 1:

Để đánh giá ectiveness e của tính năng lựa chọn phương pháp chúng tôi sử dụng hai di tiểu m ary không ers, vu knearest-hàng xóm er (kNN) [23] và một phương pháp hồi qui tên là ánh xạ tuyến tính tối thiểu phù hợp với (LLSF) [27]. Đầu vào cho cả hai hệ thống là một tài liệu được thể hiện như một vector trọng lượng từ thưa thớt, và đầu ra của các hệ thống này là một danh sách xếp hạng của thư mục với một con dence điểm cho mỗi thể loại.

Kết quả (Việt) 2:

Để đánh giá e? Ectiveness của phương pháp lựa chọn tính năng chúng tôi sử dụng hai di? M-ary ers erent classifi, một er knearest hàng xóm phân loại (kNN) [23] và một phương pháp hồi quy được đặt tên Linear Least squares lập bản đồ Fit (LLSF) [27 ]. Các đầu vào cho cả hai hệ thống là một tài liệu được biểu diễn như một vector thưa thớt của trọng lượng từ, và đầu ra của các hệ thống này là một danh sách xếp hạng các loại với số điểm con dence cho mỗi thể loại.