เมื่อได้ชุดข้อมูลสำหรับการเรียนรู้

เมื่อได้ชุดข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ โดยจะนำชุดข้อมูลมาทำการจำแนกข้อมูลด้วยอัลกอริทึม Decision Tree, Naive Bayes และ Neural Network จากนั้นจะนำ ชุดข้อมูลสำ หรับการทดสอบ มาทำ การทดสอบประสิทธิภาพในการจำแนกข้อมูล เพื่อวิเคราะห์หาค่าความถูกต้องของการจำแนกประเภทข้อมูล โดยวัดค่าความถูกต้องแม่นยำด้วยวิธีการฝึกฝน และทดสอบความถูกต้องของอัลกอริธึม 2 วิธี ได้แก่ วิธีการCross Validation 10 และ Percentage Split นำวิธีการฝึกสอนและทดสอบทั้ง 2 วิธีไปใช้ กับข้อมูลทั้งหมดที่แบ่งเป็นกลุ่มทดสอบ ที่ผ่านอัลกอริธึมทั้ง 3 แบบ ผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงผลของประสิทธิภาพของ ข้อมูลด้านต่างๆ ได้แก่ Accuracy, Precision, Recall และ F-Measure แล้วทำการสรุปผล

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

When the dataset for learning by bringing the series to recognize data with Decision Tree algorithm, Naive Bayes, Neural Network, and then apply. The series back for a test place The performance test on the valuation analysis to data classification accuracy of classification data by measuring accuracy by means of training and testing of the accuracy of the algorithms Cross Validation methods are 2 10 Percentage Split and how to present training and tested both 2 How to use with all of the information is divided into the test group through the entire algorithm 3 the result will be the display of the performance of various aspects of data: Accuracy, Precision, Recall and F-Measure and summary.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

When data sets for learning. This will be an information package for data classification algorithm, Decision Tree, Naive Bayes and Neural Network Then the data set for the test to do performance testing in data classification. To determine the accuracy of the classification. The measurement accuracy by training. And test the validity of the algorithm in two ways, namely, how to Cross Validation 10 and led the way to training and testing Percentage Split 2 methods to test all the data into groups. The algorithm including 3 results will display performance. Resources include Accuracy, Precision, Recall and F-Measure and make conclusions.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

When the data set for learning. By the data sets were classified by the algorithm, Decision TreeNaive Bayes Neural Network and then will lead the data set for testing for performance test of classified information. In order to determine the accuracy of the classification of data. By measuring the accuracy by means of practice.2 means, namely, how to Cross Validation 10 Percentage Split and the training and test the 2 how to use. With all the data were randomly divided into test. Through the 3 algorithm. The results will show the effect of the efficiency of information servicesAccuracy.Precision Recall F-Measure, and then the conclusion.