Although discussed as a method for

Although discussed as a method for thresholding features prior to machine learning, we found that it does well on Test 2 as an actual score assignment, performing on par with the SVM. Unfortunately, this metric is sensitive to differences in class sizes, and thus performs poorly on Test 1. When using term instead of document probabilities, performance is more consistent, but worse than our measure.

Results (Vietnamese) 1:

Mặc dù thảo luận như là một phương pháp thresholding tính năng trước khi máy học, chúng tôi thấy rằng nó không tốt trên thử nghiệm 2 là một điểm thực tế chuyển nhượng, hiệu suất ngang bằng với SVM. Thật không may, số liệu này là nhạy cảm với sự khác biệt trong lớp học, và do đó thực hiện kém ngày thử nghiệm 1. Khi sử dụng thuật ngữ thay vì tài liệu xác suất, hiệu suất là phù hợp hơn, nhưng tệ hơn biện pháp của chúng tôi.

Results (Vietnamese) 2:

Mặc dù thảo luận như một phương pháp để tính năng ngưỡng trước khi máy học, chúng tôi thấy rằng nó không tốt trên thử nghiệm 2 như một giao điểm thực tế, thực hiện ngang bằng với SVM. Thật không may, số liệu này là nhạy cảm với sự khác biệt về quy mô lớp học, và do đó thực hiện kém trên thử nghiệm 1. Khi sử dụng thuật ngữ thay vì xác suất tài liệu, hiệu suất là phù hợp hơn, nhưng tệ hơn là biện pháp của chúng tôi.