The CBC with minimum support = 0.05

The CBC with minimum support = 0.05 and confidence = 0.5 for this data set is shown inTable 11. Although CBC has more rules than the decision tree, these rules are not irrelevant or redundant. The training error rate from CBC is 0.07 for class0, and is 0.27 for class 1, significantly lower than decision tree (0.42), which indicates that these rules capture useful information about class 1. Some CBC rules have three or more
attribute–value pairs in their conditions and are reasonably accurate, while the decision tree contains rules with at most three attribute– value pairs. For both CBC and decision trees, rules with long conditions.
areexpectedtohavehighconfidence, otherwise the conditions can be
pruned to maintain the trade-off between accuracy and complexity.

Kết quả (Việt) 1:

CBC với sự hỗ trợ tối thiểu = 0,05 và sự tự tin = 0,5 cho này tập hợp dữ liệu được hiển thị inTable 11. Mặc dù CBC có thêm các quy tắc hơn cây quyết định, những quy tắc này không phải là không thích hợp hoặc dự phòng. Tỷ lệ lỗi đào tạo từ CBC là 0,07 cho class0, và là 0,27 cho lớp 1, thấp hơn đáng kể so với quyết định cây (0,42), chỉ ra rằng những quy tắc này nắm bắt các thông tin hữu ích về lớp 1. Một số quy tắc CBC có ba hoặc nhiều hơn-giá trị thuộc tính cặp trong điều kiện của họ và là khá chính xác, trong khi cây quyết định có quy tắc với tối đa ba-giá trị thuộc tính cặp. CBC và quyết định cây điều khiển, quy tắc với điều kiện dài.areexpectedtohavehighconfidence, nếu không các điều kiện có thểbớt để duy trì sự đánh đổi giữa độ chính xác và phức tạp.

Kết quả (Việt) 2:

CBC với sự hỗ trợ tối thiểu = 0.05 và sự tự tin = 0,5 cho tập dữ liệu này được thể hiện inTable 11. Mặc dù có những quy định CBC hơn các cây quyết định, những quy định này là không thích hợp hoặc không cần thiết. Tỷ lệ lỗi đào tạo từ CBC là 0.07 cho class0, và là 0.27 cho lớp 1, thấp hơn so với cây quyết định (0.42) đáng kể, trong đó chỉ ra rằng các quy tắc nắm bắt thông tin hữu ích về lớp 1. Một số quy tắc CBC có ba hoặc nhiều hơn
các cặp thuộc tính-giá trị trong điều kiện của họ và là khá chính xác, trong khi các cây quyết định có chứa quy tắc với ít nhất ba cặp giá trị attribute-. Đối với cả hai CBC và cây quyết định, quy định với điều kiện dài.
Areexpectedtohavehighconfidence, nếu các điều kiện có thể được
cắt tỉa để duy trì sự cân bằng giữa độ chính xác và độ phức tạp.