Table of Contents
মডেলটি তখনই ভেসে ওঠে যখন তথ্যের বিন্যাস পরিবর্তনের সময় মডেল তার কর্মক্ষমতা হ্রাস পায় । তথ্যের বিন্যাসের ক্ষেত্রে এই চলন্ত এবং সংশোধন সম্ভব। এই প্রবন্ধটি ভবিষ্যদ্বাণীর সঠিক এবং বিশ্লেষণ ব্যবস্থার সত্যতা যাচাই করে দেখার জন্য। এই প্রবন্ধটি বাস্তব-জগতের উদাহরণ অনুসন্ধান করে এবং প্রাসঙ্গিকভাবে ঠিকানা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় এবং কাঠামোর মডেলকে ধীর গতিতে অনুসরণ করে।
বুঝতে পারার মডেল ওয়াললট
বিভিন্ন কারণে মডেল সরে যেতে পারে যেমন বিভিন্ন ধরনের বৈশিষ্ট্য যেমন, ভ্রমিং কাস্টিং এর আচরণ, ঋতুর ধারা বা বাইরের ঘটনা । এতে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রকৃত ফলাফলের মধ্যে পার্থক্যের সৃষ্টি হয়, যা তার কার্যকারিতা কমিয়ে আনে।
মডেল ড্রিফ্টের বাস্তব বিশ্ব উদাহরণ
আর্থিক খাতে, অর্থনৈতিক মন্দার সময়ে ক্রেডিট মডেলদের কৃতিত্বের কারণে হয়ত বিপদসীমার সম্মুখীন হতে পারে, যা ঝুঁকির প্রভাবের প্রভাব তৈরি করে।
তথ্য অনুসন্ধানের জন্য এনালাইটি পদ্ধতি
বেশ কিছু কৌশল ব্যবহার করা হয় মডেলকে সরে যেতে দেখা, যার মধ্যে রয়েছে:
- [[FLT] part পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা:[FLT][FLT], সুনির্দিষ্ট, নির্ভুলতার মত মেট্রিকের ট্র্যাক অনুসন্ধান, বা সময় অবধি মনে রাখুন ।
- [[F] verst.0] rateistististices পরীক্ষা:[[FLT] পরীক্ষা:[FLT] পরীক্ষা, KS- test- scper বা চি-স্কোয়ার মত নতুন তথ্য ব্যবহার করে তথ্য বিতরণের তথ্য প্রকাশ করা হচ্ছে ।
- [[F] Databasesল কল্পনা:[FLT] পরিবর্তন চিহ্নিত করার জন্য বিতরণের বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করুন ।
মডেল ওয়াললট ঠিক করা হচ্ছে
একবার ভেসে যাওয়ার ফলে, কিছুটা সরে যাওয়ার ফলে বিভিন্ন ধরনের পরিবর্তন করা, তথ্য সংগ্রহ করা, সাম্প্রতিক তথ্য প্রয়োগ করা, পরিবর্তন করা অথবা বিনিময় অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা, সমন্বয়মূলক অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা, সেগুলোকে পুনরায় সংগঠিত করা, সেগুলোকে পরিবর্তন করা, সেগুলোকে পরিবর্তন করা, দ্রুত নির্ধারিত মানের কার্যকারিতা পরীক্ষা করা এবং সরে যাওয়া।