ক্রস-অভিভাবতা একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা যায়। এটি একটি মডেলকে কিভাবে ব্যবহার করা যায় তা মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে। একটি মডেল কিভাবে তথ্যকে ভাল ভাবে ব্যবহার করা যায়, তা নির্ভর করে অতিরিক্ত সুবিধা গ্রহণের ঝুঁকি কমিয়ে দেয়।

বুঝতে পেরেছি

ক্রস- অব- ধ্বংশিতকরণ এর সাথে একাধিক সাব- বাটন সংযুক্ত করা হয়েছে, এই সাব-সিস্টেমের উপর ভিত্তি করে মডেল প্রশিক্ষণ দিন এবং এটি অন্যদের ওপর নির্ভর করুন । এই প্রক্রিয়াটি একটি একক ট্রেনের কর্মক্ষমতার তুলনায় অধিক সঠিক অনুমান করে ।

সাধারণ ক্রস- পূরণ টেকনেটিকস

  • [[F] LAN-sol-power.[[F] n:[F] সমান অংশে তথ্য ভাগ করা হয়, কে-১] এবং অবশিষ্ট অংশ পরীক্ষা করে এই প্রক্রিয়া পুনরাবৃত্তি করা হয় ।
  • [[F]] sted K-FOP-FO:[[F][F][F] FO-FO: [1] কিন্তু শ্রেণী বিতরণের অনুরূপ কিন্তু ভার বহন করে শ্রেণী বিতরণের সুবিধা বজায় রাখা, যা APPLY তথ্য ধারণ করে ।
  • [[[F] -ROP [L] -O-OO-OO:[FO] পরীক্ষা হিসাবে একটি তথ্য [FO] ব্যবহার করে একটি তথ্য নির্দেশ করে, বাকি অংশ একটি একক বিন্দু ব্যবহার করুন, যা প্রশিক্ষণ হিসাবে অন্যান্য তথ্য হিসাবে সরবরাহ করা হয় ।

( ১ করি.

কার্যকর ভাবে ক্রুশের নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করতে নীচের এই পদ্ধতিটি বিবেচনা করুন:

  • যখন ভারসাম্যহীন শ্রেণীর সঙ্গে মোকাবিলা করা হয়, তখন কৌশলতার সঙ্গে পরামর্শ করা দরকার ।
  • ডাটাসেট আকারের ওপর ভিত্তি করে পূর্বনির্ধারণের সংখ্যা বেছে নিন; সাধারণ পছন্দ হল ৫ বা ১০ ।
  • উচ্চ পর্যায়ের ফলাফলের জন্য হাইপারপোড়ের সমাধিতে হস্তক্ষেপের মাধ্যমে.
  • পক্ষপাতিত্ব হ্রাসের পূর্বে তথ্য একত্রিত করার পূর্বে নিশ্চিত করুন।

পাইথন- এ ব্যবহারিক উদাহরণName

সিকিট-শিক্ষার মাধ্যমে পাইথনে ক্রস-প্ল্যানের মাধ্যমে বিচ্ছিন্নতা বৃদ্ধি সহজ। এখানে একটি উদাহরণ দেয়া হল:

[[F] Collphorps [0]:[[F]

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Load dataset
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# Initialize model
model = RandomForestClassifier()

# Perform 5-fold cross-validation
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

print("Cross-validation scores:", scores)
print("Average score:", scores.mean())