Table of Contents
সিদ্ধান্ত এবং বনের এলোমেলোকরণ পদ্ধতি হচ্ছে বিভিন্ন কাজের উপর নজর রাখায় ব্যবহার করা মেশিন শেখার অ্যালগরিদম। এগুলো মেনি এবং তাদের কার্যক্ষমতা ও কর্মক্ষমতার কারণে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এই গাইডটি বাস্তব জগতের অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে এই অ্যালগরিদম প্রয়োগের জন্য কার্যকর পদক্ষেপের মাধ্যমে এই পদ্ধতিটি ব্যবহৃত হয়।
সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া
একটি সিদ্ধান্তের গাছ একটি প্রবাহমান গঠন, যেখানে প্রত্যেক অভ্যন্তরীণ নোড একটি বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্তের প্রতিনিধিত্ব করে এবং প্রত্যেক নোড একটি ফলাফল বা পূর্বাভাসের প্রতিনিধিত্ব করে। তারা কোন মানের উপর ভিত্তি করে তথ্যকে বিভক্ত করে।
সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য, তথ্য সংরক্ষণ করতে, সেটাকে নির্বাচন করতে হবে, সেটাকে নির্বাচন করে, সেটাকে নির্বাচন করা হয়, তারপর গিনরি অথবা হেরীপ্যাপ (বন) এর মতো বিভাজনমূলক মাত্রা বেছে নিন ।
র্যানডিং ফরেস্ট
র্যানডিং বনগুলো এমন সিদ্ধান্তের সমষ্টি, যা সঠিক তথ্য ও নিয়ন্ত্রণ করে এবং নিয়ন্ত্রণ করে ।
যেকোন ধরনের বনের ক্ষেত্রে, সর্বোচ্চ গভীরতা এবং অন্যান্য হাইপারপাক্ষিকের সংখ্যা উল্লেখ করার জন্য প্রতিটি গাছ স্বাধীনভাবে নির্মিত হয় এবং সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোট (মূলত) অথবা একটি ভ্রম নির্ধারণের মাধ্যমে চূড়ান্ত ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় (আরবী ভাষায়)।
অনুনয়ের জন্য ব্যবহারিক পরামর্শ
- প্রশিক্ষণ দেওয়ার আগে প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলো কাজে লাগান অথবা এনকোড করুন ।
- ট্রির গভীরতা এবং সংখ্যা অনুযায়ী হাইপার-প্ল্যাটিক গতি বৃদ্ধিতে ক্রস-প্ল্যাটিক ব্যবহার করুন ।
- মেট্রিক, নির্ভুলতা অথবা নির্ভুলতার মত ইভাট মডেলের কর্মক্ষমতা ।
- যখন সম্ভব হয়, তখন শব্দকোষের কারণ ব্যাখ্যা করার সিদ্ধান্ত গ্রহণ করুন।
- কার্যকর বাস্তবায়নের জন্য calevensas এর মতো বিদ্যমান লাইব্রেরি।