کیمیائی &؛ مواد انجینئری
غیر واضح ماڈلز میں زیادہ سے زیادہ کارکردگی سے گریز کرنا : عام پائیمیٹر اور انجینئری کے حلجات
Table of Contents
اگر آپ کو پتہ چلے کہ آپ کے پاس کوئی خاص چیز نہیں ہے تو آپ اِس کے بارے میں کیا سوچیں گے ؟
بے نظیری ماڈلنگ میں عام پائی جانے والی پِل
اکثر غلطی ایسے پیچیدہ ماڈلز کی وجہ سے زیادہ ہوتی ہے جو بامعنی اندازوں کی بجائے شور کو پکڑنے کی وجہ سے اکثر ایسا ہوتا ہے جب ماڈلز بہت زیادہ نرمی سے پیش نہیں ہوتے یا جب پیرامیٹراں مناسب طور پر مناسب طور پر نہیں ہوتیں تو دوسرا مسئلہ ناکافی اعداد و شمار میں استعمال ہوتا ہے، جس کی وجہ سے ماڈل کو عام طور پر مخصوص اعداد سمجھنے کی بجائے مخصوص خصوصیات کو بہتر بنانے کے لیے مخصوص نکات پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
زیادہ سے زیادہ کام کرنے کیلئے انجینئری کے حل
باقاعدہ طور پر درآمدی تکنیکوں کا اطلاق کرنا، جیسے کہ سزای اصطلاحات یا دباؤ کو بڑھا کر، کمیت کو روکنے میں مدد دیتا ہے. Dimenconionality کے طریقوں جیسے کہ پرنسپل کومنینٹ اینالیسیس (PCA) ڈیٹا کو آسان کر سکتا ہے اور شور کم کر سکتا ہے۔اس کے علاوہ ڈیٹا یا ڈیٹا کی ترسیل کی مقدار کو بہتر طور پر بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
ماڈل ویلیشن کے لئے بہترین مشق
درست تکنیکوں کا استعمال جیسے کراسشنشن کے استعمال سے غیر شعوری اعداد پر ماڈل کی کارکردگی کے بہتر تجزیے کی اجازت دیتا ہے۔