একটা শ্রেণী যখন উল্লেখযোগ্য সংখ্যক সংখ্যা, মডেল হয়তো সংখ্যালঘু শ্রেণীর দরিদ্রদের প্রতি পক্ষপাতের সৃষ্টি করতে পারে, তখন ব্যবহারিক কৌশলগুলো সঠিক ও সঠিক উপায়ে কাজ করতে পারে ।

Inmined তথ্য বুঝতে ব্যর্থ

শ্রেণীবৈষম্যের হার যখন অসমতাপূর্ণ হয়, তখন শ্রেণী বন্টনের ক্ষেত্রে ভারসাম্য বজায় রাখা হয় ।

তথ্য- স্তর টেকনক

তথ্য- লেভেল প্রযুক্তি শ্রেণী বন্টনের তথ্যকে পরিবর্তন করে। সাধারণ পদ্ধতিসহ:

  • [[FLT] [[FF] সংখ্যালঘু ক্লাসের নমুনার সংখ্যা বৃদ্ধি পাচ্ছে, প্রায়ই এসটিই.
  • [[FLT]UROT [FP]:[FFLT] সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণীগুলোকে সংখ্যালঘু শ্রেণীর আকারে প্রদর্শনের জন্য পুনরায় নমুনা নির্মাণ করা হবে
  • [[F] অ‌্যাক্ট : অ‌্যাক্ট অ‌্যাক্ট :[FLT] সংখ্যালঘু শ্রেণীকে প্রতিনিধিত্ব করার জন্য নতুন সিন্থিক নমুনা তৈরি করে ।

অ্যালগোরিদম-স্ট্র্যাট-এর কৌশল

শিক্ষা অ্যালগরিদমের সমন্বয় করতে হলে, প্রযুক্তিবিদ্যার সাথে সংশ্লিষ্টতাও থাকতে পারে।

  • [[[[[[F]]] অক্ষরের ছাঁদ সম্পর্কে শিক্ষা:[[FFLT]] সংখ্যালঘু শ্রেণীতে অধিক অপূর্ণ অর্থ প্রদান করে ।
  • [[[F] [FLT] শ্রেণী গুরুত্বহীন শ্রেণী শ্রেণীকক্ষ:[FLT] আদর্শ প্রশিক্ষণ সময় ক্লাসগুলোর গুরুত্বকে পরিবর্তন করে ।
  • [[[F] এনলেন্টিয়াম পদ্ধতি:[FO] [FLT] একাধিক মডেল সংখ্যালঘু শ্রেণী সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহৃত

বিশ্লেষণ ব্যবস্থা

সঠিক মেট্রিক ব্যবহার করা উচিত ভারসাম্যহীন তথ্য প্রদানের জন্য মডেলকে সংশোধন করা। সাধারণ মেট্রিকগুলোর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত:

  • [[F] [FLT] [F]] সঠিক ফলাফলের মধ্যে ইতিবাচক ইতিবাচক ইতিবাচক ফলাফল সম্বন্ধে ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল ।
  • [[F]R[FOPRM][FLT] সঠিক ইতিবাচক বৈশিষ্ট্যের মান সঠিকভাবে সনাক্ত করা হয়েছে।
  • [[F]F1 স্কোর:[FLT][FLT] স্পষ্ট ও স্মরণের হার [FLT]
  • [[F] [F] [FLT]] CROPLC [FLT] শ্রেণীতে পার্থক্য নির্ধারণ করে।