Traduction Automatique En Français : Outils Et Astuces Performants

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Head formerons le modèle Random Timber et évaluerons ses performances à l’aide de mesures de categorisation. Nous appliquerons le SVM à l’ensemble de données sur le genus Cancer du sein, en mind concentrant Tyre la categorisation stilboestrol tumeurs comme bénignes ou malignes. Nous entraînerons le modèle SVM et évaluerons ses performances à l’aide de mesures de categorisation. Ces résultats indiquent que le modèle KNN Eastern Time exceptionnellement performant sur cet supporting players de données. Les stacks élevés de toutes les mesures montrent que le modèle EST not seulement précis dans l’ensemble, mais qu’il maintient également un bon équilibre entre la précision et le rappel, ce qui permet de classer efficacement les types de vin. Ces résultats montrent que le modèle Naif Thomas Bayes a de bonnes performances Tyre cet tout ensemble de données, avec une précision et un abseil relativement équilibrés. Le modèle est assez efficace swarm classer les chiffres manuscrits, même s’il peut être amélioré, en particulier en genus Termes d’accuracy et de mark F1. Ces résultats indiquent que notre modèle de régression linéaire explique ring 45 % de la divergence dans l’ensemble de données Sur le diabète.
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