ان اجزاء کو بہتر بنانے کے لیے مشین سیکھنے کے نمونے کی تفریق اور فرق کو سمجھنا بہت ضروری ہے

بیاس اور کریس کیا ہیں ؟

Bais ایک سادہ ماڈل کے ساتھ ایک حقیقی دنیا کے مسئلے سے متعارف کیے گئے غلطی کا حوالہ دیتا ہے.

بیاس

مثال کے طور پر ، نمونے کی حقیقی اقدار کا موازنہ ایک درست ترتیب پر کرنے کے لئے واضح طور پر واضح کرتا ہے کہ ایک اعلیٰ قسم کی جانب سے اکثر زیرِاثر آنے والی غلطیوں کو استعمال کرنا کئی اعداد و شمار کے تقسیم کے دوران زیادہ قابلِ‌اعتماد اندازے فراہم کر سکتا ہے ۔

انتہائی تکلیف

مختلف ذیلی اعداد و شمار پر کئی ماڈلوں کی تربیت اور ان کی پیش گوئیوں میں عدم توازن کی پیمائش کرنے سے تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔ بڑے فرقوں کا پتہ چلتا ہے کہ بہت زیادہ فرق فرق ہیں، جس کی وجہ سے یہ زیادہ تر لوگ اس عمل کو شروع کر سکتے ہیں۔

عملی مشورت

  • Cross-Validation: ماڈل استحکام اور پیمائش کے لیے K-warwar curreation استعمال کریں۔
  • ] Bootstrap سملنگ: جینسی کی کئی تربیتی سیٹوں کو جانچنے کے لیے
  • کوریج: ڈیٹایٹ سائز کے خلاف خفیہ تربیت اور اصلاحی غلطیاں
  • Madistal Complexity: غلطی میں تبدیلی دیکھنے کے لیے سادہ یا پیچیدہ ماڈلز سے لیس ہے۔