اعلیٰ تعلیمی ماڈلز کو فعال کارکردگی حاصل کرنے کے لیے محتاط تربیت درکار ہوتی ہے۔کرشن-ایپٹ ایک وسیع استعمال کردہ تکنیک ہے جس کا تجزیہ کر کے ماڈل جنرل کو خفیہ اعداد و شمار کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔

سمجھ کراس-Validation -

کراس کی تقسیم میں ڈیٹا سیٹ کو کئی ذیلی ضلعوں میں تقسیم کرنا، ان میں سے کچھ صوبوں پر ماڈل کی تربیت کرنا اور اسے دوسروں پر تقسیم کرنا شامل ہے۔اس عمل سے متعلقہ مسائل کی شناخت اور ان کے تحت ماڈل کو نئے اعداد و شمار پر یقینی بنانے میں مدد ملتی ہے۔

عام کراس-Validation Techniques

  • K-Fold Cros-Validation: [1] ڈیٹا کو برابر حصوں میں تقسیم کرنا، 'ک-1' حصوں پر تربیت دینا اور باقی پر ضرب لگانا، بار بار 'ک‘ کو دہرایا۔
  • ] Stratified K-Fold: پورے برصغیر میں کلاس کی تقسیم، غیر فعال ڈیٹا سیٹ کے لیے مفید۔
  • چھوڑ کر چھوڑ دیا گیا ایک-ایول (LO): [FLT] ایک ہی ڈیٹا بیس کے لیے استعمال کرتا ہے تاکہ باقی تمام ڈیٹا پوائنٹ کے لیے تربیت دے،
  • Time Series Cross-Validation: Conssscular command, settlement onst-datement data کے لیے موزوں۔

اصلاح کیلئے بہترین مشق

کراسشن کے ساتھ ماڈل ٹریننگ کرنے کے لیے، مندرجہ ذیل عوامل پر غور کریں:

  • ڈیٹا خصوصیات پر مبنی مناسب کراس کی تقسیم کا طریقہ منتخب کریں۔
  • اس طرح کی تلاش میں گرانٹ کی تلاش کو استعمال کریں
  • ڈیٹا کی کمی کے لیے انتہائی معلومات کی ضرورت ہوتی ہے
  • اگر آپ کو پتہ چلے کہ آپ کے والدین آپ کے ساتھ کیا ہوا ہے تو آپ اُس کے ساتھ اِس بارے میں بات‌چیت کریں گے ۔
  • مجموعی تجزیے کے لیے کثیر میٹرک کا استعمال کیا۔