আমরা কিভাবে আমাদের নিজস্ব K নিকটতম প্রতিবেশীদের অ্যালগরিদমের যথার্থতা গণনা করব?
আমাদের নিজস্ব K নিকটতম প্রতিবেশীদের (KNN) অ্যালগরিদমের যথার্থতা গণনা করার জন্য, আমাদের পরীক্ষার ডেটার প্রকৃত লেবেলের সাথে পূর্বাভাসিত লেবেলগুলির তুলনা করতে হবে। যথার্থতা হল মেশিন লার্নিংয়ে একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত মূল্যায়ন মেট্রিক, যা মোট দৃষ্টান্তের মধ্যে সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ দৃষ্টান্তের অনুপাত পরিমাপ করে। নিম্নলিখিত পদক্ষেপ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম নিজস্ব কে প্রয়োগ করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
ট্রেন এবং পরীক্ষার সেটে ক্লাসের প্রতিনিধিত্বকারী প্রতিটি তালিকার শেষ উপাদানটির তাৎপর্য কী?
ট্রেন এবং টেস্ট সেটে ক্লাসের প্রতিনিধিত্বকারী প্রতিটি তালিকার শেষ উপাদানটির তাৎপর্য মেশিন লার্নিং-এর একটি অপরিহার্য দিক, বিশেষ করে একটি K নিকটবর্তী প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম প্রোগ্রামিংয়ের ক্ষেত্রে। কেএনএন-এ, প্রতিটি তালিকার শেষ উপাদানটি সংশ্লিষ্ট শ্রেণির লেবেল বা লক্ষ্য পরিবর্তনশীলকে উপস্থাপন করে।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম নিজস্ব কে প্রয়োগ করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
কিভাবে আমরা ট্রেন এবং পরীক্ষার সেটের জন্য অভিধান তৈরি করব?
পাইথন ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং-এ নিজের K নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম প্রয়োগের প্রেক্ষাপটে ট্রেনের অভিধান এবং পরীক্ষার সেটগুলি তৈরি করতে, আমাদের একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে। এই প্রক্রিয়াটির সাথে আমাদের ডেটাকে একটি উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তর করা জড়িত যা KNN অ্যালগরিদম দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে। প্রথমত, আসুন বুঝতে পারি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম নিজস্ব কে প্রয়োগ করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা সেটে বিভক্ত করার আগে ডেটাসেটকে এলোমেলো করার উদ্দেশ্য কী?
প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা সেটে বিভক্ত করার আগে ডেটাসেটকে এলোমেলো করা মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্যে কাজ করে, বিশেষ করে যখন নিজের K নিকটতম প্রতিবেশীদের অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা হয়। এই প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে যে ডেটা র্যান্ডমাইজ করা হয়েছে, যা নিরপেক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য মডেল কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন অর্জনের জন্য অপরিহার্য। এলোমেলো করার প্রাথমিক কারণ
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম নিজস্ব কে প্রয়োগ করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা
K নিকটতম প্রতিবেশীদের অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার আগে ডেটাসেট পরিষ্কার করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
K নিকটবর্তী প্রতিবেশী (KNN) অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার আগে ডেটাসেট পরিষ্কার করা বিভিন্ন কারণে গুরুত্বপূর্ণ। ডেটাসেটের গুণমান এবং নির্ভুলতা সরাসরি KNN অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা এবং নির্ভরযোগ্যতাকে প্রভাবিত করে। এই উত্তরে, আমরা কেএনএন অ্যালগরিদমের প্রেক্ষাপটে ডেটাসেট পরিষ্কারের গুরুত্ব অন্বেষণ করব, এর প্রভাব এবং সুবিধাগুলি তুলে ধরব।
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পাইথনের সাথে ইআইটিসি/এআই/এমএলপি মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং মেশিন লার্নিং, নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম নিজস্ব কে প্রয়োগ করা হচ্ছে, পরীক্ষার পর্যালোচনা