Table of Contents
এই প্রবন্ধ সেই সমস্ত বিষয় সম্বন্ধে আলোচনা করে, যেগুলো যাচাই করা, নমুনা ও সমাধান জোগায় ।
ভাল ও খারাপ কাজ করার জন্য
মডেলটি যখন সাধারণ তথ্য ধারণ করে তখন তা খুব সহজ হয় যখন মডেল নকশার মধ্যে দিয়ে ধারণ করা হয়।
ঠিকানার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য, ক্রস-ক্ষমতা, নিয়মিতকরণ এবং কুঠর ব্যবহার করা যেতে পারে।
ডাটা গুণমানের মান
এই বিষয়গুলো পক্ষপাতমূলক অথবা ভুল মডেলের দিকে পরিচালিত করতে পারে ।
তথ্য না পরিষ্কার করার, পরিষ্কার করার তথ্য সংগ্রহ করার মাধ্যমে তথ্য না পেয়ে, এবং অনিয়মের মত রিপারিং কৌশল প্রয়োগ করে সিএইচটিই-এর মত ডাটার মডেলের ফলাফলের উন্নতি ঘটাতে পারে।
মডেল নির্বাচন এবং Hyprasmus টিউনিং টিউনিং
ভুল মডেল বেছে নিন অথবা স্বল্প সংখ্যক হাইপার-কাস্টিং বায়ুদৈর্ঘ্য কর্ম সঞ্চালনের ক্ষেত্রে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে পারে । বিভিন্ন অ্যালগরিদম এবং অনুক্রমসূচক গ্রিড ব্যবহার করে পরীক্ষা করা গুরুত্বপূর্ণ ।
সঠিক পদ্ধতি, যেমন ক্রস-ক্ষমতা হ্রাস, সেরা মডেল কনফিগারেশন নির্বাচন করতে সহায়তা করুন।
সাধারণ সমাধান
- [[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন:[FLT] মডেল জটিলতা কমানোর জন্য & শাস্তি হিসাবে যোগ করো ।
- [[[F]FLT[0]] ইঞ্জিনিয়ার:[FFLT]] ডিজাইন বা মডেল শেখার জন্য প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য তৈরি করুন ।
- [[FLT] অ- ডাটা নেশন:[FFLT] চুরি করার মাত্রা বৃদ্ধি পাওয়ার জন্য প্রশিক্ষণ ([FFFLT] বৃদ্ধি করে ।
- [[FLT] প্রাথমিক পর্যায়ের বৈধতা:[[F][FLT] আদর্শ কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য ক্রস-RECRECT পদ্ধতি ব্যবহার করুন ।
- [[F] Harp[0] Hardr/OPAsctiveকরণ:[FLT] অ্যালগরিদমের জন্য সুনির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য অনুসন্ধান করা হয়।