2.The irrelevant input features may

2.The irrelevant input features may lead to overfitting. For example, in the domain of medical diagnosis, our purpose is to infer the relationship between the symptoms and their corresponding diagnosis. If by mistake we include the patient ID number as one input feature,
an over-tuned machine learning process may come to the conclusion that the illness is
determined by the ID number.

Kết quả (Việt) 1:

2 các tính năng đầu vào không liên quan có thể dẫn đến overfitting. Ví dụ, thuộc phạm vi chẩn đoán y tế, mục đích của chúng tôi là để suy ra mối quan hệ giữa các triệu chứng và chẩn đoán tương ứng của họ. Nếu do nhầm lẫn, chúng tôi bao gồm ID số bệnh nhân như là một tính năng đầu vào,một máy cửa sổ điều chỉnh quá trình học tập có thể đi đến kết luận rằng bệnh tật làxác định bởi số ID.

Kết quả (Việt) 2:

2.The tính năng đầu vào không thích hợp có thể dẫn đến overfitting. Ví dụ, trong lĩnh vực chẩn đoán y tế, mục đích của chúng tôi là để suy ra các mối quan hệ giữa các triệu chứng và chẩn đoán tương ứng của họ. Nếu do nhầm lẫn chúng tôi bao gồm các số ID bệnh nhân là một trong những tính năng đầu vào,
quá trình học tập qua chỉnh máy có thể đi đến kết luận rằng bệnh được
xác định bằng số ID.