Table of Contents
তথ্য ভারসাম্য যখন তথ্য উপাত্তের উপর শ্রেণীকক্ষের বন্টন অসমতা প্রকাশ করে, তখন তা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
Inalize তথ্য বুঝতে ব্যর্থ
অনেক বাস্তব বিশ্ব প্রেক্ষাপটে, কিছু ক্লাস অন্যদের চেয়ে অনেক বেশি সাধারণ। যেমন প্রতারণামূলক লেনদেন বৈধ ব্যক্তিদের তুলনায় বিরল।
প্রভাবিত প্রভাব
কি ভাবে আইএডি ভারসাম্য একটি মডেলকে প্রভাবিত করে তা মূল্যায়ন করতে বেশ কিছু মেট্রিক ব্যবহার করা যেতে পারে:
- [[[F] [FLT] :[FLT] ভুল তথ্য সংশোধন করে ভুলভাবে ভুল তথ্য পূরণ করা যাবে, কারণ সব সময় সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণী সম্পর্কে ধারণা দ্বারা উচ্চ সঠিক তথ্য অর্জন করা সম্ভব হয়।
- [[[F] [[F]] উল্লিখিত ক্ষমা ও স্মরণ কর:[FLT], মডেলের মধ্যে ইতিবাচক বিষয়গুলো শনাক্ত করার ক্ষমতা [FLT] প্রদান করে ।
- [[F]F1 স্কোর:[FLT] C[FLT] স্পষ্ট ও ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য মনে রাখুন ।
- [[F] CROC-AN:[FLT] সীমা অনুযায়ী মডেলের ক্ষমতা প্রসারিত করে শ্রেণীতে পার্থক্য নির্ধারণ করুন ।
ইম্পের টেমপ্লেট গণনা করা হচ্ছে
তথ্য ভারসাম্যের প্রভাব পরিমাপের একটি পদ্ধতি হলো ভারসাম্যের উপর ভিত্তি করে মডেলের দক্ষতা এবং ভারসাম্যের মাত্রা তুলনা করা। টেকনিক এর মধ্যে রয়েছে:
- যেমন ওভার্যাম্পিং অথবা কম্যাম্পলিং।
- এসএমটিউ-এর মত সিনথেটিক তথ্য প্রজন্মের ব্যবহার করা।
- ভারসাম্যহীন কৌশলের আগে ও পরে মেট্রিকদের প্রভাবিত করা।
- স্পষ্টতা, স্মরণ ও F1- র স্কোর পরিবর্তন বিশ্লেষণ করো ।
এই মেট্রিকগুলো পরিমাপ করে, চিকিৎসকরা হিসাব করতে পারে যে, কতটা ভারসাম্যহীন প্রভাবের সম্ভাবনা রয়েছে এবং যথাযথ প্রতিরোধ কৌশল নির্ধারণ করতে হবে।