Cities-sod মেশিন শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় বিভিন্ন ধরনের ত্রুটির কারণে বিভিন্ন ধরনের সমস্যা সমাধানের জন্য। এর সাথে সমস্যা সমাধানের জন্য সমগ্র খরচ কমিয়ে আনার চেষ্টা করা। এই পদ্ধতি বিশেষভাবে কার্যকর। এই পদ্ধতিটি স্বাস্থ্যবিধির মত ডোমেইনে প্রয়োগ, নকল করা এবং ক্রেডিটের মতো ব্যবহার করা হয়, যেখানে সুনির্দিষ্টভাবে বর্নের মূল্য রয়েছে।

মূল্যস্‌ ম্যাট্রেস

মূল্যমানের খরচের জন্য খরচের একটা মৌলিক উপাদান। এটি প্রত্যেক ধরনের ভবিষ্যদ্বাণীর সাথে সম্পর্কযুক্ত খরচের মান নির্ধারণ করে, যেমন প্রকৃত ইতিবাচক ফলাফল, মিথ্যা নেতিবাচক এবং সত্য নেতিবাচক। ভিন্ন খরচের মাধ্যমে মডেলটি সবচেয়ে দামী ভুলগুলোকে ছোট করে তুলতে পারে।

কিন্তু, এই ধরনের রোগগুলো হয়তো আপনার স্বাস্থ্য সংক্রান্ত সমস্যার সমাধান করতে পারে ।

৫.৫ শতাংশ শিক্ষা গ্রহণ

এই মডেলের উদ্দেশ্য অনুযায়ী খরচের হারকে বৃদ্ধি করার পরিবর্তে, মডেলটির মোট খরচ কমিয়ে দেয়, যা কিনা ব্যক্তির সম্ভাবনার ওজনের পরিমাণ কমিয়ে দেয়।

বাইনারিলিয়, মোট খরচ (সি) এভাবে প্রকাশ করা যেতে পারে:

[[[F][F][F][F][F][F][F][F][F][F][F][F][F]][P][R][P][P][R]][[R]][T]][[[R]]]]][[[[T]]]][[[T]]]]:[T]

C[[[[[[[][F][F]] প্রত্যেক ভবিষ্যদ্বাণীর ফলাফলের সাথে যুক্ত খরচ প্রতিনিধিত্ব করে, এফএন, টিএন, মিথ্যা নেতিবাচক, ইতিবাচক এবং নেতিবাচক ।

কৌশল

বিভিন্ন পদ্ধতিতে খরচ-টেক শিক্ষা গ্রহণ করা সম্ভব:

  • [[[F] [F]] ট্র্যাকিং ক্লাসগুলো সঠিকভাবে বোঝা: [FLT] প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় আরও বেশি ব্যয়বহুল ক্লাসগুলোর জন্য অতিরিক্ত ওজন নির্ধারণ করুন ।
  • [[FLT] সিদ্ধান্তের সীমা রিসেট করতে:[[FFLT] স্বল্পমূল্যের ত্রুটির কারণে সম্ভাব্য সীমা পরিবর্তন করুন ।
  • [[[[[[F]]] মূল্য-ধাম উন্মোচনের অ্যালগরিদমগুলো সরাসরি FREDRECTE: [FLT] ডিজাইনের জন্য ডিজাইনকৃত অ্যাংসারের মাধ্যমে নির্মিত ।
  • [[[F] পুনঃপ্রশংসর] ডাটা:[FFLT] তাদের সংশ্লিষ্ট খরচের ওপর ভিত্তি করে উচ্চ মান সম্পন্ন করা অথবা নিম্নবিত্ত শ্রেণীর নিচে ।

বেশিরভাগ মেশিন শেখার লাইব্রেরী যেমন স্ক্রিকিট-শিক্ষা, ক্লাসের ওজন এবং স্বল্পতার পরিবর্তন যাতে খরচের শিক্ষা গ্রহণ করা যায় তার জন্য।