To assess the effectiveness of feat

To assess the effectiveness of feature selection methods we used two dierent m-ary classifiers , a nearest-neighbor classifier (kNN)[23] and a regression method named the Linear Least Squares Fit mapping (LLSF)[27 ]. The input to both systems is a document which is represented as a sparse vector of word weights , and the output of these systems is a ranked list of categories with a confidence score for each category .

Kết quả (Việt) 1:

Để đánh giá hiệu quả của tính năng lựa chọn phương pháp chúng tôi sử dụng hai di tiểu máy phân loại m ary, một loại hàng xóm gần nhất (kNN) [23] và một phương pháp hồi qui tên là ánh xạ tuyến tính tối thiểu phù hợp với (LLSF) [27]. Đầu vào cho cả hai hệ thống là một tài liệu được thể hiện như một vector trọng lượng từ thưa thớt, và đầu ra của các hệ thống này là một danh sách xếp hạng của thư mục với một sự tự tin điểm số cho mỗi mục.

Kết quả (Việt) 2:

Để đánh giá hiệu quả của các phương pháp lựa chọn tính năng chúng tôi sử dụng hai erent m-ary phân loại di?, Một phân loại hàng xóm gần nhất (kNN) [23] và một phương pháp hồi quy được đặt tên Linear Least squares lập bản đồ Fit (LLSF) [27]. Các đầu vào cho cả hai hệ thống là một tài liệu được biểu diễn như một vector thưa thớt của trọng lượng từ, và đầu ra của các hệ thống này là một danh sách xếp hạng các loại với số điểm tự tin cho mỗi thể loại.