تاہم ، عام طور پر ایسی غلطیاں ہیں جن کی وجہ سے ان نظاموں کی کارکردگی کو کمزور کر سکتی ہے اور ان کی اصلاح کرنا اور ان کی کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکتا ہے ۔
غیرمتوقع معلومات
ایک بار بار غلطی ناکافی یا غریب کم از کم ڈیٹا میں جمع ہو رہی ہے۔ محدود سینسر یا غیر مستحکم ڈیٹا کے ماخذوں پر دوبارہ مرکوز کرنا انتہائی قابل اعتماد اطلاعات میں شامل ہو سکتا ہے
مَیں نے اپنی زندگی میں تبدیلیاں کیں
ڈیٹا کی پیش گوئی اکثر ایک سنگین قدم ہوتی ہے جو اکثر نظر انداز ہوتا ہے ۔
غیرمعمولی ماڈل استعمال کرنا
ایسے ماڈل منتخب کرنا جو اعداد و شمار یا مسئلے کو مناسب نہ ہونے دے، خراب نتائج تک پہنچ سکتے ہیں۔ مختلف الجبرا کا جائزہ لینا جیسا کہ servation، کلاس بندی یا وقت-مسائزڈ ماڈلز وغیرہ کے لیے سب سے زیادہ مناسب ہے۔
حد سے زیادہ کھانے اور کھانے پینے کی چیزیں
جب کوئی ماڈل بنیادی نمونے کی بجائے آواز سیکھتا ہے تو اسکے تحت ڈیٹا کے رُخ کو پکڑنے میں ناکام رہتا ہے ۔ صلیبی مزاحمت اور باقاعدگی سے جاری رہنے والی تکنیکوں کو متوازن بنانے اور عام طور پر بہتر بنانے میں مدد کرتی ہے ۔
- وسیع اعداد و شمار کا مجموعہ
- پُرحکمت اعداد و شمار تقسیم سے قبل
- اعداد و شمار کے لیے مناسب ماڈل منتخب کریں
- کراس کمشن کے ساتھ ماڈلز کی تشکیل
- مرکزی نگرانی اور تجدیدی ماڈلز کو ترتیب دیا جا رہا ہے۔