ในงานวิจัยนี้ใช้เทคนิค 10 – Fold Cr

ในงานวิจัยนี้ใช้เทคนิค 10 – Fold Cross Validation มาใช้เพื่อวัดประสิทธิภาพของ Model แบ่งข้อมูลเป็นชุดทดสอบและชุดสอน โดยแบ่งข้อมูลออกเป็นสองชุดโดยแบ่งข้อมูลให้มีจำนวนเท่ากันออกเป็น 10 ส่วน ใช้ 9 ส่วนเป็นชุดข้อมูลสอน และที่เหลือ 1 ส่วน เป็นชุดข้อมูลทดสอบ จะทำทั้งหมด 10 รอบ จากนั้นสลับกันจนครบ 10 รอบ ซึ่งในการคำนวณประสิทธิภาพของแบบจำลองได้ใช้ Confusion Matrix คือ ตารางสรุปจำนวนข้อมูลที่ตัวแบบมีการจำแนกได้อย่างถูกต้องและไม่ถูกต้อง

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

In this research, using a 10 Fold Cross Validation techniques – used to measure the performance of the Model breaks down the information into a series of tests and tutorials can be divided into two sets of data can be divided into the given number of equal parts into a 10-part series 9 is used to teach and the rest of the section 1 test series will make all 10 rounds, then alternating until 10 laps in which to calculate the performance of a model using the Confusion Matrix is a table summarizing the number of data that are classified correctly and incorrectly.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

In this research, the technique 10 - Fold Cross Validation Model was used to measure the performance of the test data and instruction. By dividing the data into two sets by sharing the same amount into 10 parts to 9 parts of the training set and the remaining one is a set of test data to complete all 10 laps, then alternately until 10 the Falcons. The model was used to calculate the efficiency of Confusion Matrix is ​​a summary of information on the subject is classified correctly and incorrectly.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

In this research, 10 technique - Fold Cross Validation is used to measure the effectiveness of Model break test rig and sets teaching. There are two sets by the data to the same amount into 10 parts used 9 parts series teaching.1 part. A data set are all made 10 around. Then alternately until 10 around. The efficiency calculation model used Confusion Matrix is a table summarizing data for supervised discriminant correctly and incorrectly.