This report provides a summary of v

This report provides a summary of various performance metrics for both the training and testing datasets. The model shows reasonably good performance on both sets, with an accuracy of approximately 84% on the testing dataset. The confusion matrix for the testing dataset displays the number of true negatives, false positives, false negatives, and true positives.If you have any further questions or need additional information, feel free to ask.

結果 (繁體中文) 1:

該報告提供了訓練和測試資料集的各種效能指標的摘要。該模型在兩組上都顯示出相當良好的性能，在測試資料集上的準確率約為 84%。測試資料集的混淆矩陣顯示真陰性、假陽性、假陰性和真陽性的數量。如果您還有任何其他問題或需要更多信息，請隨時詢問。

結果 (繁體中文) 2:

本報告提供了訓練和測試數据集的各種性能指標的摘要。 該模型在兩個集合上都顯示出相當好的效能，在測試數据集上的準確率約為84%。 測試數据集的混淆矩陣顯示了真陰性、假陽性、假陰性和真陽性的數量。
如果您有任何進一步的問題或需要更多資訊，請隨時詢問。

結果 (繁體中文) 3:

此報告提供了訓練和測試數據集的各種性能指標的摘要。該模型在兩個數據集上都表現出相當好的性能，在測試數據集上的準確率約爲84%。測試數據集的混淆矩陣顯示了真陰性、假陽性、假陰性和真陽性的數量。

如果你有任何進一步的問題或需要更多的信息，請隨時詢問。