Table of Contents
রিগ্রেশনাল সমস্যা হচ্ছে ইনপুট তথ্য ভিত্তিক ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ক্রমাগত ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়া। সুতরাং এই সমস্যাগুলো সমাধান করার জন্য একটি কাঠামো তৈরী করা প্রয়োজন যাতে সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফল নিশ্চিত করা যায়। এই প্রবন্ধটি বাস্তব-বৈজ্ঞানিক-বৈজ্ঞানিক কাজ করার জন্য একটি পদক্ষেপের উপর ভিত্তি করে পরীক্ষা-বিশ্ব-বৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ করা যায়।
সমস্যার বোঝা
লক্ষ্যের ভেরিয়েবল এবং এর প্রভাবকে শনাক্ত করুন ।
তথ্য সংগ্রহ এবং প্রস্তুতি
নির্ভরযোগ্য উৎস থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য সংগ্রহ করা হয়। মান হারিয়ে যাওয়া তথ্য মুছে, প্রতিলিপি অপসারণ এবং তথ্য মুছে ফেলা। ইঞ্জিনিয়ারিং গঠন, নতুন পরিবর্তন, যেমন নতুন ভেরিয়েবল তৈরি অথবা বিদ্যমান পরিবেশ তৈরি করা, অনুরূপ কর্মক্ষমতার উন্নতি করতে পারে।
মডেল নির্বাচন এবং প্রশিক্ষণ
উপযুক্ত রিগ্রেশন অ্যালগরিদম বেছে নিন, যেমন সাইডবার রের্নার্ দিকাসিন, সিদ্ধান্ত বৃক্ষ অথবা নিউরাল নেটওয়ার্ক । প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা নির্ধারণের ক্ষেত্রে তথ্যের উপর ভিত্তি করে তথ্য বিভক্ত করুন । প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্য প্রশিক্ষণ- এর জন্য উচ্চতম বিন্দুকে প্রশিক্ষণ প্রদান করুন, যাতে উন্নতির জন্য হাইপারগ্রেশন (stemperserg)
মডেল বিশ্লেষণ এবং ভ্রমণ
মেট্রিক্যাল ত্রুটির মতো মডেলকে এককভাবে ব্যবহার করে তৈরি করুন। এর ফলে মডেলটি সংখ্যাসূচক সংখ্যা (এমএ), বা র-স্কোড ত্রুটি। বিস্তারিত তথ্যতে মডেলের সাধারণ ক্ষমতা পরীক্ষা করুন। একবার সন্তুষ্ট হয়ে বাস্তব-বিশ্ব গণনা এবং সময় পর্যবেক্ষণের মডেলকে অনুসরণ করুন।