کلاس بندی مسائل میں ڈیٹا کو قبل از وقت قابل قبول کلاسوں یا جماعتوں میں شامل کرنا شامل ہے۔انہیں کامیاب طریقے سے حل کرنا ان مسائل کو حل کرنا پڑتا ہے، ان مسائل کو کامیابی کے ساتھ حل کرنا ہوتا ہے،

ڈیٹا پر روک‌تھام

ڈیٹا کو قبل از وقت تجزیہ کے لیے خام ڈیٹا تیار کرتا ہے۔اس میں کمی کیفیات کو ختم کرنے اور ان کو نکالنے سے ڈیٹا کو صاف کرنا شامل ہے۔ نارمل یا انواع کو ختم کرنا یہ یقینی بناتا ہے کہ تمام متغیرات نمونے کے برابر تعاون کریں

انتخاب اور انجینئری کو محفوظ کریں

اس طرح کی خصوصیات کو بہتر بنانے اور پیچیدہ بنانے میں مدد حاصل کرنے کے لیے ٹیکنالوجی کی ضرورت ہوتی ہے جیسے کہ برقی تجزیہ یا پھر دوبارہ شروع ہونے والی خصوصیات ۔

ماڈل ٹریننگ اور تربیت

مناسب کلاس بندی الجبرا کو حل کرنا مسائل اور ڈیٹا خصوصیات پر منحصر ہے۔عام ماڈل میں فیصل درخت، ونڈوز مشینوں کی حمایت اور لاجسٹ کی مدد شامل ہیں۔ کراس-عارضی تکنیکوں نے ماڈل کی جانچ پڑتال کی اور اس پر عمل کرنے کے لیے ڈیٹا کو تربیت اور جانچنے کے لیے

ماڈل ایوارڈ

ماڈل کارکردگی کا تجزیہ کیا جاتا ہے جیسے کہ میٹرکس درست، درست، قابل ذکر، یاد گار اور ایف1-سکوئر۔ مریخ کو حقیقی مثبت، غلط مثبت، سچے منفی اور غلط منفی باتوں میں تفصیلی بصیرت فراہم کی جاتی ہے۔یہ تجزیات کلاس کے نئے ڈیٹا میں ماڈل کی افادیت کا تعین کرنے میں مدد دیتی ہیں۔