ক্রস- অবজারভার হচ্ছে যন্ত্র শেখার মডেলের দক্ষতা মূল্যায়নের জন্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি। এটি একটি মডেলকে কিভাবে অদৃশ্য তথ্যকে ভালো ভাবে ব্যবহার করা যায় তা মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে। সঠিক নকশা এবং গণনা করা অপরিহার্য ফলাফল পেতে এবং এর উপর নির্ভর করে।

ক্রস-power-র মৌলিক নীতি

ক্রস- অব- ধনাঢ্যতাতায় তথ্য সংযুক্ত করা হয়, কোন কোন সাব- বাটন- এ মডেলকে প্রশিক্ষণ করা, এবং তা অন্যদের উপর ভিত্তি করে পরীক্ষা করা । এই প্রক্রিয়াটি নতুন তথ্যকে বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে মডেলের কর্মক্ষমতার একটি হিসাব দেয় । সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হচ্ছে কে-প্যাড- অব- ভিউ- অব- সীমা, যেখানে তথ্য সমানভাবে বিভক্ত করা হয় ।

বিবেচনা করুন

সঠিক পরামিতি বেছে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ । সমার্থক মান হল পক্ষপাতিত্ব ও মতবিরোধের (কে) প্রভাবের পরিমাণ বৃদ্ধি করা । সাধারণত, সীমা হ্রাস পায় না কিন্তু মান বৃদ্ধি করে মান বৃদ্ধি করা হয় । সংশোধন করার পূর্বে কে- মেইল করা হয় ।

ফলাফলের জন্য দায়ী

সকল ভাঁজের মোট মান হিসাব অনুযায়ী, গণনায় সাধারণত মানসম্পন্ন কর্মক্ষমতার অভাব, এতে মডেলের কর্মক্ষমতার ধারনার অভাব সম্পর্কে ধারণা দেয়।

  • সমান অংশ দ্বারা তথ্য ভাগ করা হয়
  • অবশিষ্ট অংশে কে-১ অংশ উপর ট্রেন চালানো হবে
  • সকল বিশেষ অক্ষরের জন্য পুনরাবৃত্তি করুন
  • কর্মক্ষমতার প্রমিততার মান ও মান নির্ধারণ করুন