But still, this would mean that we

But still, this would mean that we could classify roughly four out of the ten wrong
answers. At least we are heading in the right direction. More features lead to higher
accuracy, which leads us to adding more features. Therefore, let us extend the
feature space with even more features:
AvgSentLen: This feature measures the average number of words in a sentence.
Maybe there is a pattern that particularly good posts don't overload the reader's
brain with very long sentences.
AvgWordLen: This feature is similar to AvgSentLen; it measures the average
number of characters in the words of a post.
NumAllCaps: This feature measures the number of words that are written in
uppercase, which is considered a bad style.
NumExclams: This feature measures the number of exclamation marks.
The following charts show the value distributions for average sentences and word
lengths as well as the number of uppercase words and exclamation marks:

Kết quả (Việt) 1:

Nhưng tuy nhiên, điều này có nghĩa là rằng chúng tôi có thể phân loại khoảng bốn trong số mười saicâu trả lời. Ít chúng tôi đang hướng đi đúng hướng. Thêm tính năng dẫn đến cao hơnđộ chính xác, mà dẫn chúng ta để thêm nhiều tính năng hơn. Vì vậy, cho chúng tôi mở rộng cáctính năng các không gian với hơn tính năng:AvgSentLen: Tính năng này các biện pháp số từ trong một câu, Trung bình.Có lẽ đó là một mô hình đặc biệt tốt bài viết không quá tải của người đọcnão với rất dài câu.AvgWordLen: Tính năng này là tương tự như AvgSentLen; nó các biện pháp trung bìnhsố ký tự trong những lời của một bài đăng.NumAllCaps: Tính năng này các biện pháp số từ được viết bằngHoa, vốn được xem là một phong cách xấu.NumExclams: Tính năng này các biện pháp số lượng dấu chấm than.Biểu đồ sau đây Hiển thị các bản phân phối giá trị trung bình câu và từđộ dài cũng như số lượng chữ hoa từ và dấu chấm than: