Table of Contents
মেশিন মডেলের কর্ম বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে মডেলের একটি গুরুত্বপূর্ণ মডেল। এতে করে মডেলের ভবিষ্যৎ-এর মান কত সময় নির্ধারণ করে প্রকৃত ফলাফল নির্ধারণ করে। বিভিন্ন মেট্রিক এবং পদ্ধতি সুনির্দিষ্ট কাজের জন্য সেরা মডেল নির্বাচন করা হলে এটি কার্যকরী হবে।
নির্ভুলতার মাত্রা
কিন্তু, তথ্যবিদ্যা যখন ভারসাম্য বজায় থাকে, তখন এটা ভুল তথ্যগুলোকে ভুলভাবে উপস্থাপন করে, যেখানে একটা শ্রেণী কর্তৃত্ব করে ।
মডেল বিশ্লেষণের জন্য সাধারণ মেট্রিক
এর সাথে অন্য সব মেট্রিক মডেলদের কাজের আরো বিস্তারিত মূল্যায়ন প্রদান করেছে:
- [[F] [FLT] [F]] [FLT] সমস্ত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীগুলোর মধ্যে প্রকৃত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীর হার [FLT]
- [[F]RE[[F][FLT] সকল প্রকৃত ইতিবাচক ইতিবাচক ইতিবাচকের সমষ্টি যা প্রকৃত ইতিবাচক দিক থেকে সনাক্ত করা হয়েছে।
- [[F]FLT] F1 স্কোর:[FLT][FLT] স্পষ্ট ও স্মরণ, উভয় মেট্রিক উভয় ক্ষেত্রেই সঠিকতা রয়েছে ।
- [[[F] বিস্তারিত: Coll [[[F] ম্যাট্রিক্সের মধ্যে একটি টেবিল] প্রকৃত ইতিবাচক, মিথ্যা ইতিবাচক, নেতিবাচক নেতিবাচক নেতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক নেতিবাচক ।
নির্ভুলতার মাত্রা গণনা করা হবে
গণনা করার ক্ষেত্রে সঠিক তথ্যের সঙ্গে মোট ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যা ভাগ করে নেওয়া জড়িত ।
- [[FLT] প্রাথমিক স্তরের :[[F][FLT] প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা নির্ধারণের ক্ষেত্রে তথ্যের ভাগ করা হচ্ছে ।
- [[F] CROP:[FLT] বিভিন্ন সাব-মেনুর মধ্যে উপস্থিত মডেলগুলির মধ্যে একাধিক বিন্দু উপস্থিত তথ্যের ডাটা ইম্পোর্ট করা হবে ।
- [[FLT] বুটিং [FLT] p[[FFLT] মডেলার জন্য প্রতিস্থাপন করার পরিবর্তে SLL]