After a tree is trained, the useful

After a tree is trained, the useful information for prediction will be stored in leaf nodes. In particular, each leaf node contains the distribution of classes p(c|v) associated to the part of training data that has reached to that leaf. During testing, each test data v is simultaneously pushed through T trained trees until it reaches the leaf of each tree. The final output is ensemble by averaging,

Kết quả (Việt) 1:

Sau khi cây được đào tạo, các thông tin hữu ích cho dự đoán sẽ được lưu trữ trong lá. Đặc biệt, mỗi nút lá có sự phân bố của các lớp p(c|v) liên quan đến một phần của dữ liệu đào tạo đã đạt đến lá đó. Trong thời gian thử nghiệm, mỗi bài kiểm tra dữ liệu v đồng thời xây dựng cây T được đào tạo cho đến khi nó đạt đến lá mỗi cây. Đầu ra cuối cùng là toàn bộ bằng trung bình,

Kết quả (Việt) 2:

Sau khi cây được đào tạo, thông tin hữu ích cho dự đoán sẽ được lưu trữ trong các nút lá. Đặc biệt, mỗi nút lá chứa các phân phối của các lớp p (c | v) liên quan đến một phần của dữ liệu huấn luyện đã đạt đến lá. Trong thời gian thử nghiệm, mỗi bộ dữ liệu v được đồng thời đẩy qua cây được T cho đến khi nó đạt đến lá của mỗi cây. Sản phẩm cuối cùng là bộ quần áo đồng bằng trung bình,