ہمو لنک ماڈلز میں سرمایہ کاری کے لیے ماڈل پیرامیٹرز کو استعمال کرنا شامل ہے حقیقی-دنیا ڈاٹا کو ملانے کے لئے. صحیح طور پر بہتر ماڈل کی کارکردگی اور پیشگی صلاحیتوں کو بہتر بنانا. اس مقصد کو مؤثر بنانے کے لئے کئی عملی طریقے دستیاب ہیں۔
Optimization-Based settlement -
پیرامیٹر ۱ - یوحنا ۵ : ۳ ، ۴ میں درج معلومات کے لئے جمع کئے گئے تکنیکیں کثرت سے استعمال کی جاتی ہیں ۔ یہ طریقے نمونے کی برآمدات اور تجرباتی اعداد کے فرق کو کم کرتے ہیں ۔ عام Alphalts میں کم از کم مربع، غیر لائن پروگرامنگ اور جینیاتی پروگرامنگ شامل ہیں ۔
ڈیٹا-اپورس قریب
ڈیٹا-مبادلہ کے طریقوں کی پیمائش کے لیے پیمائش کے لیے معلومات کو براہ راست پیرامیٹرز. تکنیکی طور پر استعمالات جیسے نظام شناخت اور دوبارہ شروع کرنے والے کم ترین مربعس کا تجزیہ پیرامیٹر کی مقداروں کے لیے input-output data کا تجزیہ۔ یہ قریبی رسائی اس وقت مفید ہے جب بڑے ڈیٹا سیٹ دستیاب ہوتے ہیں۔
مؤثر کارکردگی کیلئے عملی مشورت
- [intial services: ایک اچھا آغاز فراہم کرتا ہے تاکہ وہ اس میں بہتری لا سکے۔
- Parameter settlection: غیر معمولی اقدار سے بچنے کے لیے حقیقتی حدود قائم کریں.
- ] عطاٹا خوبی : بہتر نتائج کے لیے درست اور شور-آزاد ڈیٹا استعمال کریں۔
- ] ولڈیشن: ویلڈائیٹ نے پیرامیٹر کا اندازہ الگ الگ اعداد و شمار سے لگایا تھا۔