কিন্তু, চিকিৎসকরা প্রায়ই সাধারণ গর্তের মুখোমুখি হয়, যা তাদের আদর্শের দক্ষতা ও কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে ।

ভাল ও খারাপ কাজ করার জন্য

এই ধরনের প্রশিক্ষণ এবং বৈধ ত্রুটির হার যেমন প্রশিক্ষণ ও বৈধ ত্রুটি চিহ্নিত করতে পারে ।

উদাহরণের জন্য, প্রশিক্ষণ ত্রুটির সাথে তুলনা করা হয় ([EF][[F][F][F][F] এবং বৈধ ত্রুটি [FO] [F[F]:[F]] নির্দেশ করে যে, [FO[F]] উল্লেখ করে:L [L]] সংশোধন করা যাবে: [F[[F]], অত্যন্ত উচ্চ, প্রথম দিকে]: [F]] [F[[F]]:L]:L [F] সংশোধন করা যাবে যে, প্রথম দিকে]: [F [F]

শ্রেণী:

শ্রেণীকক্ষে কিছু ক্লাস কম হলে শ্রেণীকক্ষে ভারসাম্য বজায় থাকে, যা পক্ষপাতদুষ্ট মডেলদের দিকে নিয়ে যায়। গণনায় সীমিততা বজায় রাখতে ক্লাসগুলো সাহায্য করে।

মনে হচ্ছে তথ্যতে ১০০০ নমুনা রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে শ্রেণীতে ৯০০ এবং ১০০ শ্রেণী।

শ্রেণী A: (৯০০/০০০) * ১০০ = ৯০ শতাংশ

শ্রেণী: (১০০/০০) * ১০০ = ১০%)

Point মডেল কর্মক্ষমতার অনুকরণ করুন

পরিমাপগতভাবে ব্যবহৃত কৌশলের সঙ্গে বিভিন্ন প্রকার কর্মক্ষমতার মূল্যায়নের ক্ষেত্রে F1-১- কার্ডের মিল রয়েছে ।

  • প্রকৃত ইতিবাচকতা (TP)
  • মিথ্যা ইতিবাচক (এফপি)
  • নকল ঋণাত্মক (এফ.এন.

উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, স্পষ্টতার হিসাব করা হয়:

দশমিক = TP/TP (TP+ FP)

নাভা তথ্যিং

নয়েজি ডাটা মডেল প্রশিক্ষণকে বিকৃত করতে পারে, যেমন শব্দ-প্রজেক্ট অনুপাতকে উন্নত করতে সাহায্য করে।

মনে হচ্ছে ডাটাতে ১০০০ নমুনার ১০০টি শব্দ রয়েছে । শব্দকোষ হচ্ছে:

nniss (স্প্ল্যাশন নমুনা) / 1 (পেক নমুনার সংখ্যা) = ১০০ / ১০০০ /% 1 (১ = ১০%) অথবা ১০%)