ভিডিও: পাইথনে Sklearn মেট্রিক্স কি?
2024 লেখক: Miles Stephen | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:34
দ্য sklearn . মেট্রিক্স শ্রেণীবিভাগ কর্মক্ষমতা পরিমাপ করার জন্য মডিউল বিভিন্ন ক্ষতি, স্কোর, এবং ইউটিলিটি ফাংশন প্রয়োগ করে। কিছু মেট্রিক্স ইতিবাচক শ্রেণী, আত্মবিশ্বাসের মান, বা বাইনারি সিদ্ধান্তের মানগুলির সম্ভাব্যতা অনুমানের প্রয়োজন হতে পারে।
এই বিবেচনায় রেখে, পাইথনে Sklearn কি?
স্কিট-লার্ন এর জন্য একটি বিনামূল্যের মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি পাইথন . এটিতে বিভিন্ন অ্যালগরিদম রয়েছে যেমন সমর্থন ভেক্টর মেশিন, র্যান্ডম ফরেস্ট এবং কে-প্রতিবেশী, এবং এটি সমর্থন করে পাইথন সংখ্যাসূচক এবং বৈজ্ঞানিক লাইব্রেরি যেমন NumPy এবং SciPy।
পরবর্তীকালে, প্রশ্ন হল, Neg_mean_squared_error কি? সমস্ত স্কোরার অবজেক্ট এই নিয়ম অনুসরণ করে যে উচ্চ রিটার্ন মান নিম্ন রিটার্ন মানের চেয়ে ভাল। এইভাবে মেট্রিক্স যা মডেল এবং ডেটার মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করে, যেমন মেট্রিক্স। mean_squared_error, হিসাবে উপলব্ধ neg_mean_squared_error যা মেট্রিকের নেতিবাচক মান ফেরত দেয়।
উপরন্তু, Sklearn এ নির্ভুলতা স্কোর কি?
সঠিকতা শ্রেণীবিভাগ স্কোর . মাল্টিলেবেল শ্রেণীবিভাগে, এই ফাংশনটি উপসেট গণনা করে সঠিকতা : একটি নমুনার জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করা লেবেলের সেটটি অবশ্যই y_true-এ লেবেলের সংশ্লিষ্ট সেটের সাথে মিলবে। বাইনারি এবং মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিভাগে, এই ফাংশনটি jaccard_score ফাংশনের সমান।
পাইথনে f1 স্কোর কি?
গণনা F1 স্কোর , সুষম F- নামেও পরিচিত স্কোর বা F- পরিমাপ। দ্য F1 স্কোর নির্ভুলতা এবং প্রত্যাহার একটি ওজনযুক্ত গড় হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে, যেখানে একটি F1 স্কোর তার সেরা মান 1 এ পৌঁছায় এবং সবচেয়ে খারাপ স্কোর 0 এ. নির্ভুলতা এবং প্রত্যাহার আপেক্ষিক অবদান F1 স্কোর সমান.
প্রস্তাবিত:
PCA Sklearn কি?
PCA Python ব্যবহার করে (scikit-learn) একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে গতি বাড়ানোর একটি সাধারণ উপায় হল প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (PCA) ব্যবহার করে। যদি আপনার শেখার অ্যালগরিদম খুব ধীর হয় কারণ ইনপুট মাত্রা খুব বেশি, তাহলে PCA ব্যবহার করে এটিকে গতি বাড়ানো একটি যুক্তিসঙ্গত পছন্দ হতে পারে
পাইথনে আদর্শ কি?
Numpy.linalg.norm. যদি অক্ষটি 2-টুপল হয়, তবে এটি 2-ডি ম্যাট্রিক্স ধারণ করা অক্ষগুলিকে নির্দিষ্ট করে এবং এই ম্যাট্রিক্সগুলির ম্যাট্রিক্সের নিয়মগুলি গণনা করা হয়। যদি অক্ষ কোনটি না হয় তাহলে হয় একটি ভেক্টর আদর্শ (যখন x 1-D হয়) অথবা একটি ম্যাট্রিক্স আদর্শ (যখন x 2-D হয়) প্রদান করা হয়