একটি মেশিন শেখার মডেলের বৈষম্য এবং বৈষম্যের বিষয়টি উপলব্ধি করা অপরিহার্য । এই উপাদানগুলো চিহ্নিত করা সাহায্য করে যে একটি মডেল তথ্যকে সমর্থন করে নাকি তার সুবিধা প্রদান করে কিনা । এই প্রবন্ধটি বাস্তব-বিশ্বে বৈষম্য এবং বৈষম্যের জন্য ব্যবহারিক পদ্ধতি সরবরাহ করে থাকে।

বিয়াস আর ভ্যারেন্স কি?

বিয়াস এই ত্রুটির কথা উল্লেখ করেছেন একটি সহজ মডেল দিয়ে বাস্তব বিশ্ব সমস্যাকে উপস্থাপন করে।

বিমার উপদেবতা

বৈষম্যের কারণে মডেলটির সঠিক মান নিয়ে একটি নির্দিষ্ট মানের সত্যিকারের ভবিষ্যতবানীর সাথে তুলনা করলে ভুলের মাত্রা অনেক বেশি। ক্রস- ডিস্টিংিং দ্বারা ব্যবহৃত ত্রুটি একাধিক তথ্য বিভাজনের মাধ্যমে অধিক নির্ভরযোগ্য ত্রুটির সৃষ্টি করতে পারে।

ভার্‌আইওয়ের হিসাব করা হচ্ছে

বড় পার্থক্যগুলো উচ্চ পার্থক্যের পরামর্শ দেয়, যা বুটস্ট্র্যাপিং এর মতো বুটস্ট্র্যাপিং এর সাহায্যে তৈরি করা যায়।

কার্যকারী পদ্ধতি

  • [[F] Collps [[[F][F][F] write] মডেল-fature এবং পক্ষপাতিত্ব মূল্যায়ন করার জন্য kFOPL [F] ব্যবহার করুন
  • [[F] বুটস্ট্র্যাপ স্যাপিং:[FLT] একাধিক প্রশিক্ষণ quoted হিসাবে exputsing [FLT] suplesspumentssss value] exprpuments fitailings
  • [[F] বক্ররেখাকে গণনা করা হচ্ছে:[[F] ফাংশন প্লট সম্পাদন এবং runেটের ক্ষেত্রে বৈধ ত্রুটি ।
  • [[F] মডেল ১:[FLT] ত্রুটির পরিবর্তন লক্ষ করুন ।