আপনি কিভাবে তথ্য একটি মডেল মাপসই করা উচিত?

2024 লেখক: Miles Stephen | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:34

মডেল ফিটিং একটি পদ্ধতি যা তিনটি পদক্ষেপ নেয়: প্রথম আপনি একটি ফাংশন প্রয়োজন যা পরামিতিগুলির একটি সেট নেয় এবং একটি পূর্বাভাস প্রদান করে তথ্য সেট দ্বিতীয় আপনি একটি 'ত্রুটি ফাংশন' প্রয়োজন যা আপনার মধ্যে পার্থক্য উপস্থাপন করে এমন একটি সংখ্যা প্রদান করে তথ্য এবং মডেল এর যে কোনো সেটের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী মডেল পরামিতি

তদনুসারে, ডেটার সাথে মডেলের উপযুক্ত কি?

এর মঙ্গল ফিট একটি পরিসংখ্যানের মডেল এটি পর্যবেক্ষণের একটি সেটের সাথে কতটা মানানসই হয় তা বর্ণনা করে। এর মঙ্গল পরিমাপ ফিট সাধারণত পর্যবেক্ষিত মান এবং এর অধীনে প্রত্যাশিত মানগুলির মধ্যে পার্থক্য সংক্ষিপ্ত করে মডেল প্রশ্নে.

দ্বিতীয়ত, ফিটিং ডেটা বলতে কী বোঝায়? মডেল মানানসই হয় একটি মেশিন লার্নিং মডেল কতটা ভালোভাবে সাধারন করে তার পরিমাপ তথ্য যার উপর এটি প্রশিক্ষিত ছিল। একটি মডেল যে হয় আমরা হব- লাগানো আরও সঠিক ফলাফল তৈরি করে। একটি মডেল যে হয় ওভারফিটেড মেলে তথ্য খুব ঘনিষ্ঠভাবে একটি মডেল যে হয় underfitted ঘনিষ্ঠভাবে যথেষ্ট মেলে না.

এই পাশে, মডেল মাপসই মানে কি?

মানানসই ক মডেল মানে যে আপনি আপনার অ্যালগরিদমকে ভবিষ্যদ্বাণীকারী এবং ফলাফলের মধ্যে সম্পর্ক শিখিয়েছেন যাতে আপনি ফলাফলের ভবিষ্যতের মানগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন৷ তাই সেরা লাগানো মডেল প্যারামিটারগুলির একটি নির্দিষ্ট সেট রয়েছে যা হাতের সমস্যাটিকে সবচেয়ে ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করে।

একটি মডেল তাৎপর্যপূর্ণ কিনা আপনি কিভাবে জানেন?

সামগ্রিক F-পরীক্ষা এই সম্পর্ক পরিসংখ্যানগত কিনা তা নির্ধারণ করে উল্লেখযোগ্য . যদি সামগ্রিক F-পরীক্ষার জন্য P মান আপনার থেকে কম তাৎপর্য স্তর, আপনি উপসংহার করতে পারেন যে R-বর্গের মান উল্লেখযোগ্যভাবে শূন্য থেকে ভিন্ন।