Table of Contents
এই ধরনের পক্ষপাতিত্বের বিষয়টি যাচাই করা মেশিন শেখার একটি মৌলিক ধারণা যা মডেল কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে। এটি স্বল্প আয়ের তথ্য এবং বিস্তৃত তথ্যকে প্রভাবিত করে।
আর্থিক পূর্বাভাসের উদাহরণগুলো
অর্থনৈতিক মডেলরা প্রায়ই পক্ষপাতিত্বের মুখোমুখি হন।
মেডিকেল ডায়াগনসিসের অ্যাপলিকেশন
চিকিৎসাবিজ্ঞানে, স্বল্পতা, বৈষম্য, সূক্ষ্ম রোগনির্ণয়, অনধিকার প্রবেশের মত জটিল মডেল, যেমন ব্যাকুল পদ্ধতি, ইত্যাদির ঝুঁকি কমিয়ে আনতে পারে, কিন্তু প্রশিক্ষণ পদ্ধতি, বৈষম্য, ক্রমবর্ধমানতা এবং ক্রসিং-এর মাধ্যমে এই ভারসাম্যকে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
অনুশীলনের সময় বি-ভেন্সীকে ব্যবস্থাপনা করা
এই পক্ষপাতিত্ব-ভারন অট্টহাসি নিয়ন্ত্রণ করার কৌশলের মধ্যে রয়েছে:
- [[F] Colpser- On:[FFLT] অদৃশ্য তথ্য প্রদর্শন - প্রতিরোধ করতে ইভা- এর মডেল প্রদর্শন করে
- [[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন:[FLT][FLT] পার্থক্য হ্রাস করার জন্য মডেল- এর জটিলতার মাত্রা নির্ধারণ করুন ।
- [[F] মডেল নির্বাচন:[FLT] [FLT] উপাত্ত আকার ও ক্ষমতার ওপর ভিত্তি করে উপযুক্ত মডেল জটিলতা বেছে নিন ।
- [[F] সীমা] [FPL][P]] [FLT] একাধিক মডেলকে ভারসাম্য এবং পার্থক্য নির্ধারণের জন্য [FLT]