Most data mining algorithms require

Most data mining algorithms require the setting of many input parameters. Two main dangers of working with parameter-laden algorithms are the following. First, incorrect settings may cause an algorithm to fail in finding the true patterns. Second, a perhaps more insidious problem is that the algorithm may report spurious patterns that do not really exist, or greatly overestimate the significance of the reported patterns. This is especially likely when the user fails to understand the role of parameters in the data mining process.

Kết quả (Việt) 1:

Hầu hết các thuật toán khai thác dữ liệu yêu cầu thiết lập nhiều thông số đầu vào. Hai mối nguy hiểm chính làm việc với tham số-laden thuật toán là như sau. Cài đặt đầu tiên, không chính xác có thể gây ra một thuật toán thất bại trong việc tìm kiếm các mô hình thật. Thứ hai, một có lẽ vấn đề nhiều hơn insidious là các thuật toán có thể báo cáo mẫu giả mạo mà không thực sự tồn tại, hoặc rất nhiều đánh giá cao tầm quan trọng của các mẫu báo cáo. Điều này có khả năng đặc biệt là khi người dùng không hiểu vai trò của các thông số trong quá trình khai thác dữ liệu.

Kết quả (Việt) 2:

Hầu hết các thuật toán khai thác dữ liệu đòi hỏi phải thiết lập nhiều thông số đầu vào. Hai nguy cơ chính làm việc với các thuật toán tham số-laden như sau. Đầu tiên, cài đặt không đúng có thể gây ra một thuật toán để thất bại trong việc tìm kiếm các mô hình thực sự. Thứ hai, một vấn đề có lẽ xảo quyệt hơn là thuật toán có thể báo cáo mô hình giả mà không thực sự tồn tại, hoặc rất nhiều đánh giá cao tầm quan trọng của các mẫu báo cáo. Điều này đặc biệt có khả năng khi người dùng không hiểu rõ vai trò của các thông số trong quá trình khai thác dữ liệu.