اس مضمون میں عام طریقوں ، حساب‌کتاب اور جذباتی تجزیہ کے لئے استعمال ہونے والی ایک تکنیک ہے ۔

ایک دوسرے کے ساتھ تعاون کریں

مختلف طریقوں سے حساس تجزیہ شدہ ماڈلوں کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔جن میں سب سے عام طور پر درستی، درستی، یاد دہانی اور ایف1 سکور شامل ہیں۔اکوکرنسی تمام پیشینگوئیوں سے درست ہونے والی درستی کی پیمائش کا اندازہ کرتی ہے۔

مرکزی ایلیمنٹ کے لیے کیلکات

درستی میں حقیقی لیبل سے متعلق جذباتی لیبل کا موازنہ کرنا شامل ہے. بنیادی فارمولا یہ ہے:

[Acuray = (mber of President Prefectures) / (Total number of Pressions of President)]۔

مثال کے طور پر اگر ایک ماڈل نے 85 عبارتوں میں سے جذبات کی صحیح ٹھیک پیشینگوئی کی ہے تو درستی 85% ہے. دیگر میٹرک جیسے کہ منفی، یاد گار اور ایف1 سکور حقیقی مثبت، غلط مثبت، منفی منفی اور غلط منفی پر مبنی اضافی حسابات درکار ہیں۔

ایک بہتر کام

جذباتی تجزیے کو بہتر بنانے کیلئے مندرجہ‌ذیل عوامل پر غور کریں :

  • ] عطاٹا خوبی : [1] تربیت اور امتحان کے لیے اعلیٰ درجے کی سطح، بہترین ڈیٹا کا استعمال کریں۔
  • [Feature انتخاب:] کارپوریٹڈ خصوصیات جیسے کلیدی کلام، ایموجس اور سیاق و سباق۔
  • Edmundel Tung: [1] Optimez Alphabeths by Herpermameter Tuning. اخذ شدہ بتاریخ 20 مئی 2012. تحقق من التاريخ في:
  • Cross-Validation: ماڈل کارکردگی کا تجزیہ کرنے کے لیے کراسشن تکنیک استعمال کریں۔
  • [CLT:0] زبان تبدیل کرنے کے لیے نئے ڈیٹا کے ساتھ نئے انداز میں اپ ڈیٹڈ ماڈلز کیے۔