Table of Contents
কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের দক্ষতা মূল্যায়ন করা দরকার তা বুঝতে হলে কার্যকর মেশিন শেখার জন্য অপরিহার্য ।
কি-র কর্মক্ষমতা
বেশ কিছু মেট্রিকের সাহায্যে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলো মূল্যায়ন করা হয়, যার মধ্যে রয়েছে মডেলে বিভিন্ন ধরনের অন্তর্দৃষ্টি ।
নির্ভুলতার মাত্রা
সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীর সঠিক গণনার মাত্রা পরিমাপ করার ক্ষেত্রে সঠিক পরিমাপের মাত্রা পরিমাপ করা ।
[[FLT] sepers= [ranciss] /% 1 (রিমোট অনুমানিক)
অন্যান্য মেট্রিক এবং তাদের কার্যাবলি
সঠিক বিষয়টা হল, সমস্ত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীর প্রকৃত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীর পরিমাণ সম্বন্ধে সঠিক বোধগম্যতার ইঙ্গিত দেয় ।
F1 এর স্কোর একটি নির্ভুল এবং একক মেট্রিকে স্মরণ করা, এই দুটির ক্ষতিকর অর্থ হিসেবে:
[[F] [F] [F] F1 স্কোর *] [PRECI] [FOR] [FOP]
কনসেন্সরেন্স ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে
এই বিভ্রান্তির কারণ হল, ফলাফলকে ইতিবাচক, মিথ্যা ইতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক ধারণা দ্বারা পূর্বাভাস দেওয়া ।
- প্রকৃত ইতিবাচক (TP)
- মিথ্যা ইতিবাচক (এফপি)
- সত্য না (টিএন)
- নকল না (এফ.এন)