سوپرویزڈ ری ایکٹر میں مسئلہ حل کرنا: ہینڈلنگ آؤٹیئرز اور نوسی ڈیٹا۔

مثال کے طور پر ، جب ہم کسی شخص کو اپنے مستقبل کی بابت بتاتے ہیں تو وہ ہماری مدد کرتا ہے ۔

غیرمعمولی اور نوسی ڈیٹا کو سمجھنا

اعدادوشمار ایسے ہیں جو دوسرے مشاہدات سے بہت فرق نظر آتے ہیں ۔

ہاتھ دھونے کے لئے تکنیک

کئی طریقے غیر واضح تجزیہ میں خارجی افراد کے اثر کو مدِنظر رکھ سکتے ہیں:

• Roboust Regression: [1] RUC یا Huber Union کے استعمالات کو کم کرنے والے اختصارات (services) کے اثر کو کم کرنے والے ہیں۔
• داتا دلت:] [] لاگو یا مربع جڑ جیسے تبدیلیوں کا اطلاق کرنے سے اس کے لیے زیادہ نقصان دہ اثرات کم ہو سکتے ہیں۔
• [foler rewal:] [1] Incordent on searchs یا نظریاتی تفاعل (visullers)۔

نوسی ڈیٹا کی انتظامیہ

دستی طور پر تیار کردہ ڈیٹا میں ایسی تکنیکیں شامل ہیں جو ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہیں:

• [1] کا اطلاق ایسے طریقوں پر ہوتا ہے جیسے کہ حرکت کرتے ہوئے اوسط یا سستے طریقے استعمال کرتے ہیں تاکہ وہ کشش ثقل کو کم کر سکیں۔
• ری ایکٹریشن: [LLT:1] [LO] انورپورنگ کی سزا (Lasso, Ridge) کو روکنے کے لیے کہ وہ شور سے زیادہ شور مچا دیں۔
• [Data پاک: [1] Incloption and voution datas.

ماڈل انتخاب اور ایوارڈ

ایسے ماڈلز کو جو بظاہر باہر نکلنے اور آواز کے لیے قابل استعمال ہیں وہ انتہائی ضروری ہے. Eulation marks مثلاً Election Encerent inferved (MAE) اور R-cquareed in investitual ماحول میں ماڈل کی کارکردگی کا تجزیہ کرنے میں مدد دے سکتے ہیں۔ کروسائوشن ماڈل جنرل کو خفیہ اعداد و شمار کے لئے اچھی طرح قائل کرتا ہے۔