কার্যকর অ্যালগরিদমের উন্নতির জন্য মেশিন মডেলগুলো কীভাবে মূল্যায়ন করা যায়, তা বুঝতে হলে সেটা বোঝা অপরিহার্য ।

মডেলের যথার্থতার কারণ কী?

গণনা করার মাধ্যমে গণনাকৃত মোট ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যা গণনা করার মাধ্যমে সঠিক গণনা করার মাত্রা পরিমাপ করা হয় ।

সঠিক তথ্যের সূত্র হল:

[[FLT] sepers= [ranciss] /% 1 (রিমোট অনুমানিক)

তথ্য নির্ভর শ্রেণী যখন ভারসাম্যপূর্ণ মানের অধিকারী হয়, তখন এর শুদ্ধতা কাজে আসে, কিন্তু শ্রেণীগুলো যদি ভারসাম্যহীন হয়, তা হলে তা বিভ্রান্তিকর হয়ে যাবে।

মডেল কত শক্তি?

মডেল দ্বারা করা সমস্ত ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীর গণনাগুলো যে - পরিমাণ প্রকৃত ভবিষ্যৎ সম্বন্ধে ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণী করে, তা পরিমাপ করার মাধ্যমে ।

স্পষ্টতার জন্য সূত্রটি হল:

[[F] [F] [0] [pre]] (মর্থ] (মরীজ) / সত্য (মর্থিক] [মিথ্যা ইতিবাচক] [FO] [F]

উচ্চ স্পষ্টতার অর্থ হল যে, মডেল যখন ইতিবাচকভাবে ইতিবাচক হয়, তখন তা সাধারণত সঠিক ।

এই মেট্রিকের ক্ষেত্রে কীভাবে গণনা করা হবে

সঠিক ও স্পষ্ট যাচাই করার জন্য আপনার একটি বিভ্রান্তির পরিভাষা দরকার, যা চারটি বিভাগের ফলাফলের সারাংশ তৈরি করে: সত্য ইতিবাচক, সত্য নেতিবাচক, মিথ্যা নেতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক ।

এই মূল্যবোধগুলো একবার আপনার কাছে থাকলে, অপেশাদার গণনা করার জন্য তাদেরকে সূত্রের মধ্যে ঢুকিয়ে দিন । অনেক মেশিন শেখার লাইব্রেরী যেমন সিকিট-প্ল্যান্ট-প্ল্যান্ট-পঞ্জন, যাতে সরাসরি সঠিক এবং স্পষ্টতা যাচাই করতে পারে ।

  • পদার্থবিদ্যা
  • সত্য ইতিবাচক (TP)
  • মিথ্যা ইতিবাচক (এফপি)
  • সত্য (টিএন)
  • নকল (এফ.এন.