একটা শ্রেণী যখন উল্লেখযোগ্য সংখ্যা দ্বারা অন্যগুলো গণনা করা হয়, তখন এটা ভবিষ্যদ্বাণীকৃত মডেলের দক্ষতাকে প্রভাবিত করে ।

Inalize তথ্য বুঝতে ব্যর্থ

শ্রেণীকক্ষের একটি বিচ্ছিন্নকরণ বন্টনকরণকরণ দ্বারা গঠিত আইএমডি ডাটাগুলো চিহ্নিত করা হয়েছে ।

ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য ব্যবহারিক প্রযুক্তিবিদ্যা

কয়েকটি পদ্ধতি কার্যকরভাবে তথ্যকে কার্যকর করতে পারে:

  • [[FLT] পুনঃ- স্ক্রিনিং:[[[FF] সংখ্যালঘু শ্রেণীগুলোকে অনুবাদ করে অথবা কম মাপের ক্লাসগুলোতে ভর্তির মাধ্যমে ডাটাগুলোকে পরিবর্তন করে ।
  • [[FLT] সিন্থেটিক তথ্য জেনারেশন:[[FFLT] সম্প্রদায়ের মতো কৌশল ব্যবহার করুন, যা কিনা সংখ্যালঘু সম্প্রদায়ের কৃত্রিম উদাহরণ তৈরি করতে ব্যবহার করুন ।
  • [[[F] [[F]] [FOP]] চাকরির মডেলগুলো...
  • [[[[[[[F]]]CRECW]]][EFLT] এই] ক্ষুদ্র শ্রেণীর ত্রুটির জন্য উচ্চ মান নির্ধারণ করুন।

Imnd উপাত্তের জন্য কর্মক্ষমতা

ভারসাম্যবিহীন তথ্য পরিমাপের জন্য সুনির্দিষ্ট মেট্রিক প্রয়োজন:

  • [[F] [FLT] [F]] [FLT] সমস্ত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীগুলোর মধ্যে প্রকৃত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীর হার [FLT]
  • [[F]R[FOPRM][FLT] সঠিক ইতিবাচক বৈশিষ্ট্যের মান সঠিকভাবে সনাক্ত করা হয়েছে।
  • [[F]F1 স্কোর:[FLT][FLT] স্পষ্ট ও স্মরণের হার [FLT]
  • [[F] [F] [FLT]] C[FLT] ডানদিকের প্রান্তের মধ্যে শ্রেণীগুলোকে পৃথক করার ক্ষমতা বিন্যাসের সীমা নির্ধারণ করুন ।