کراس-پرفارمنس کیسے چلایا جائے: کلکٹر اور بہترین مشقیں

کراس کراس ایک ایسے طریق کار ہے جو مشین سیکھنے کے ماڈلز کی کارکردگی کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔اس میں مدد کی جاتی ہے کہ کیسے ایک ماڈل جنرل کو ایک غیر انتخابی ڈیٹا بیس تک پہنچایا جاتا ہے۔

سمجھ کراس-Validation -

کراس کی جانبداری میں ڈیٹا کو زیریں حصوں میں تقسیم کرنا، ان میں سے کچھ ذیلی حصوں پر ماڈل کی تربیت کرنا اور اسے دوسروں پر جانچنا شامل ہے۔اس عمل کو اوسط کارکردگی میٹرک حاصل کرنے کے لیے متعدد بار بار بار دہرایا جاتا ہے۔سب سے عام طریقہ یہ ہے کہ کل بارہ کراس کی تقسیم کی جاتی ہے، جہاں ڈیٹا کو ک برابر حصوں میں تقسیم کیا جاتا ہے۔

کراس-ولڈیشن میں کلکٹرز

ق-طبہ صلیبی جنگ میں مندرجہ ذیل مراحل ادا کیے جاتے ہیں:

اعداد و شمار کو ق برابر حصوں میں تقسیم کریں۔
ہر انجریشن کے لیے ایک حصہ کو ٹیسٹ سیٹ کے طور پر اور باقی k-1 حصوں کو ٹریننگ سیٹ کے طور پر منتخب کریں۔
ٹریننگ سیٹ پر ماڈل کو ٹریننگ دے کر اس کا جائزہ لے لیں۔
نثر میٹرک ریکارڈ کرو جیسے کہ درست یا معنی مربع غلطی۔
جب تک تمام حصوں کو ٹیسٹ سیٹ کے طور پر استعمال نہ کیا جائے۔

مجموعی کارکردگی ہر ایک ہی تالیف میں حاصل کردہ میٹرکس کو حاصل کرنے سے حساب کیا جاتا ہے یہ ماڈل کی کارکردگی کا زیادہ قابلِ یقین اندازہ فراہم کرتا ہے۔

کراس-ودلیشن کے لیے بہترین مشقیں

درست تجزیے کے لیے ان بہترین کاموں پر غور کریں :

اعدادوشمار کے حساب سے مناسب مقدار کا انتخاب کریں جیسے کہ 5 یا 10۔
غیر متصل اعداد و شمار کو روکنے کے لیے غیر متصل ہونے سے پہلے
کلاس تقسیم کو برقرار رکھنے کے لیے غیر واضح ڈیٹا سیٹ کے لیے stratified Cross-constation استعمال کریں۔
کومبین کراس-مریخ پر ہائیپرامیںرمیٹر ٹننگ کے ساتھ ساتھ عارضی نتائج کے لیے۔
تربیت اور امتحان کے سیٹ کے درمیان معلومات کو نکالنے سے معلومات کو محفوظ رکھنے سے اعداد و شمار کی جانچ پڑتال کریں ۔