Technically, another condition must

Technically, another condition must be met for supervised data mining: there must be data on the target. It is not enough that the target information exist in principle; it must also exist in the data. For example, it might be useful to know whether a given customer will stay for at least six months, but if in historical data this retention information is missing or incomplete (if, say, the data are only retained for two months) the target values cannot be provided. Acquiring data on the target often is a key data science investment. The value for the target variable for an individual is often called the indi‐ vidual’s label, emphasizing that often (not always) one must incur expense to actively label the data.

Kết quả (Việt) 1:

Về mặt kỹ thuật, điều kiện khác phải được đáp ứng cho khai thác dữ liệu giám sát: có phải là dữ liệu về mục tiêu. Nó là không đủ thông tin mục tiêu tồn tại trong nguyên tắc; nó cũng phải tồn tại trong dữ liệu. Ví dụ, nó có thể là hữu ích để biết liệu một khách hàng nhất định sẽ ở ít nhất sáu tháng, nhưng nếu trong dữ liệu lịch sử lưu giữ thông tin này bị thiếu hoặc không đầy đủ (nếu nói rằng, các dữ liệu chỉ được giữ lại trong hai tháng) giá trị mục tiêu không được cung cấp. Thu thập dữ liệu về mục tiêu thường xuyên là một đầu tư khoa học dữ liệu quan trọng. Giá trị cho biến mục tiêu cho một cá nhân thường được gọi là indi‐ vidual nhãn, nhấn mạnh rằng thường (không phải luôn luôn) một trong những phải chịu chi phí để chủ động nhãn dữ liệu.

Kết quả (Việt) 2:

Về mặt kỹ thuật, điều kiện khác phải được đáp ứng để khai thác dữ liệu giám sát: phải có dữ liệu về mục tiêu. Nó chưa đủ thông tin mục tiêu tồn tại trong nguyên tắc; nó cũng phải tồn tại trong dữ liệu. Ví dụ, nó có thể là hữu ích để biết liệu một khách hàng nhất định sẽ ở lại ít nhất là sáu tháng, nhưng nếu trong dữ liệu lịch sử thông tin giữ chân này bị thiếu hoặc không đầy đủ (nếu, nói rằng, các dữ liệu chỉ được lưu giữ trong hai tháng) các giá trị mục tiêu không thể cung cấp. Thu thập dữ liệu về các mục tiêu thường là một sự đầu tư khoa học dữ liệu quan trọng. Các giá trị cho các biến mục tiêu cho một cá nhân thường được gọi là nhãn vidual gián của, nhấn mạnh rằng thường (không phải luôn luôn) người ta phải gánh chịu chi phí để chủ động gắn nhãn cho dữ liệu.