To illustrate results for some of t

To illustrate results for some of the more important comparisons of
classifier algorithm families, Fig. 3 displays scatterplots of the sample
data for pairwise comparison of five main classifiers, ML, NN, KNN,
SVMand DT. This figure illustrates the distribution of the overall accuracies
for these pairs of classifiers and indicates the number of articles
where one classifier works better than another. It can also help to
interpret the magnitude of improvement for each sample article while
considering the other classifier's accuracy.
5.2. Input data enhancement
The second part of our analysis investigated improvements in classification
overall accuracy through different input data enhancement
methods. Tables 3 and 4 provide the summary and test results of effect

Kết quả (Việt) 1:

Để minh họa cho kết quả cho một số so sánh quan trọng củagia đình có thuật toán loại, hình 3 Hiển thị scatterplots của mẫudữ liệu để so sánh cử năm máy phân loại chính, ML, NN, KNN,SVMand vấp Con số này minh họa phân phối tổng thể phàmĐối với những cặp Máy phân loại và chỉ số bài viếtnơi mà một trong những loại hoạt động tốt hơn so với khác. Nó cũng có thể giúpgiải thích tầm quan trọng của cải cho mỗi bài viết mẫu khixem xét tính chính xác của loại khác.5.2. đầu vào dữ liệu nâng caoPhần thứ hai của phân tích của chúng tôi điều tra những cải tiến trong phân loạiCác chính xác tổng thể thông qua việc tăng cường dữ liệu đầu vào khác nhauphương pháp. Bảng 3 và 4 cung cấp các bản tóm tắt và kiểm tra các kết quả của hiệu ứng

Kết quả (Việt) 2:

Để minh họa kết quả cho một số các so sánh quan trọng hơn của
gia đình các thuật toán phân loại, hình. 3 hiển thị tán xạ của các mẫu
dữ liệu để so sánh cặp trong năm phân loại chính, ML, NN, KNN,
SVMand DT. Con số này cho thấy sự phân bố của độ chính xác tổng thể
cho các cặp phân loại và chỉ ra số điều
mà người ta phân loại hoạt động tốt hơn so với khác. Nó cũng có thể giúp
giải thích tầm quan trọng của cải cho mỗi bài viết mẫu trong khi
xem xét độ chính xác phân loại khác.
5.2. Tăng cường các dữ liệu đầu vào
Phần thứ hai của phân tích của chúng tôi điều tra những cải tiến trong phân loại
chính xác tổng thể thông qua đầu vào tăng cường dữ liệu khác nhau
phương pháp. Bảng 3 và 4 cung cấp các kết quả tóm tắt và thử hiệu quả