Classification is the process of fi

Classification is the process of finding a model (or function) that describes and distin-
guishes data classes or concepts. The model are derived based on the analysis of a set of

training data (i.e., data objects for which the class labels are known). The model is used

to predict the class label of objects for which the the class label is unknown.

“How is the derived model presented?” The derived model may be represented in var-
ious forms, such as classification rules (i.e., IF-THEN rules), decision trees, mathematical

formulae, or neural networks(Figure 1.9). Adecision tree is a flowchart-like tree structure,

where each node denotes a test on an attribute value, each branch represents an outcome

of the test, and tree leaves represent classes or class distributions. Decision trees can easily

Kết quả (Việt) 1:

Phân loại là quá trình của việc tìm kiếm một mô hình (hoặc chức năng) mà mô tả và distin -guishes dữ liệu lớp học hoặc các khái niệm. Các mô hình có nguồn gốc dựa trên phân tích của một tập hợp cácđào tạo dữ liệu (ví dụ, dữ liệu các đối tượng cho mà nhãn lớp được biết đến). Các mô hình được sử dụngđể dự đoán nhãn lớp học của các đối tượng mà các nhãn lớp là không rõ."Làm thế nào mô hình dịch trình bày không?" Các mô hình có nguồn gốc có thể được đại diện trong var-quyết định hình thức ious, chẳng hạn như quy tắc phân loại (ví dụ, nếu sau đó quy), cây, toán họccông thức, hoặc mạng nơ-ron (hình 1.9). Adecision cây là một cấu trúc giống như sơ đồ cây,nơi mà mỗi nút biểu thị một thử nghiệm vào một giá trị thuộc tính, mỗi chi nhánh đại diện cho một kết quảthử nghiệm và lá cây đại diện cho các lớp học hoặc lớp phân phối. Cây quyết định có thể dễ dàng

Kết quả (Việt) 2:

Phân loại là quá trình tìm kiếm một mô hình (hoặc chức năng) mô tả và phân biệt được
guishes dữ liệu các lớp học hoặc các khái niệm. Mô hình này có nguồn gốc dựa trên phân tích của một tập hợp các

dữ liệu huấn luyện (tức là, các đối tượng dữ liệu mà các nhãn lớp được biết). Mô hình này được sử dụng

để dự đoán nhãn lớp của các đối tượng mà các nhãn lớp không biết.

"Làm thế nào là mô hình bắt nguồn giới?" Các mô hình bắt nguồn có thể được đại diện trong var-
hình thức ious, chẳng hạn như quy tắc phân loại (tức là, IF- THEN), cây quyết định, toán học

công thức, hoặc các mạng thần kinh (Hình 1.9). Adecision cây là một cấu trúc cây sơ đồ giống như,

nơi mỗi nút biểu thị một thử nghiệm trên một giá trị thuộc tính, mỗi chi nhánh đại diện cho một kết quả

của thử nghiệm, và lá cây đại diện cho các lớp học hoặc phân lớp. Cây quyết định có thể dễ dàng