Using information gain thresholding

Using information gain thresholding with a knearest neighbor classier on the Reuters corpus, removal of up to 98% removal of unique terms actually yielded an improved classification accuracy (measured by average precision).

Kết quả (Việt) 1:

Loại bỏ độc đáo điều khoản sử dụng thông tin được thresholding với một knearest hàng xóm cơ er vào các văn thể Reuters, loại bỏ của lên đến 98% thực sự mang lại độ chính xác được cải thiện phân loại (đo bằng trung bình chính xác).

Kết quả (Việt) 2:

Sử dụng thông tin thu được ngưỡng với một er hàng xóm phân loại knearest trên corpus Reuters, loại bỏ lên đến 98% loại bỏ từ ngữ độc đáo thực sự mang lại một độ chính xác phân loại cải tiến (đo bằng độ chính xác trung bình).