Table of Contents
সঠিক তথ্য এবং সঠিকতা বৃদ্ধি করতে একটি মডেল কীভাবে একটি মডেল কিভাবে ব্যবহার করবে এবং গাইড ও গাইডিং এর উন্নতির জন্য গাইডিং হবে।
কী সমস্যা?
প্রত্যাশিত ত্রুটি, যা সাধারণতার ত্রুটি, তা ধারণা করা হয় এবং সকল সম্ভাব্য তথ্য পয়েন্টের মধ্যে গড় পার্থক্য ও প্রকৃত ফলাফলের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করা। এটি দেখায় যে একটি মডেল কত ভাল, নতুন তথ্য প্রকাশ করতে পারে।
গণনাের প্রক্রিয়া সংক্রান্ত ত্রুটি
প্রত্যাশিত ভুল গণনায় বেশ কিছু পদক্ষেপের সাথে যুক্ত, যার মধ্যে রয়েছে তাত্ত্বিক অনুমান এবং উচ্চমানগত পরিমাপ। সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হলো সীমান্ত-সীমাধরা, বৈধতা, এবং পৃথক পরীক্ষা ব্যবহার।
ক্রস- পূরণ্য টেকনক
ক্রস- অব- ভিউেট দ্বারা একাধিক অংশ বিভক্ত হয় । মডেলটি কিছু কিছু অংশ প্রশিক্ষণ দেয় এবং অন্যদের ওপর পরীক্ষা করা হয় । এই প্রক্রিয়াটি বেশ কয়েকবার পুনরাবৃত্তি করা হয় এবং সকল সমস্যাই প্রত্যাশিত বলে মনে হয় ।
গৌনিক ত্রুটি উৎপন্ন করার প্রক্রিয়া
- [[F] মডেল ১:[FLT] অতিরিক্ত জটিল মডেলগুলো অতিরিক্ত মানের প্রারম্ভিক মডেলগুলো হয়তো প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত তথ্যের জন্য প্রশিক্ষণ, নতুন তথ্যর উন্নতি করতে পারে ।
- [[[F] Database][FLT][FLT], অথবা] পর্যাপ্ত তথ্য অনুপস্থিত থাকার ফলে উচ্চ পর্যায়ের ত্রুটির দিকে পরিচালিত হতে পারে।
- [[F]FLT [F] নির্বাচন:[FFLT] ILLLatasite বৈশিষ্ট্যগুলি মডেলের কার্যকারিতাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে।
- [[F][FLT] মাপ:[[F][FFLT] সাধারণত আরো তথ্য পার্স করা হয় । সাধারণ আশা করা যায় না যে সমস্যা হ্রাস করে ।