এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
CART (ক্লাসিফিকেশন অ্যান্ড রিগ্রেশন ট্রিস)
জিনি সূচক ব্যবহার করে শ্রেণীবিভাগ এবং ভ্যারিয়েন্স ব্যবহার করে রিগ্রেশনের জন্য সিদ্ধান্ত গাছ তৈরি করার মৌলিক অ্যালগরিদম।
ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
প্রথম সিদ্ধান্ত বৃক্ষ অ্যালগরিদম যা নোড বিভাজনের মানদণ্ড হিসাবে তথ্য লাভ ব্যবহার করে।
C4.5 এবং C5.0
ID3-এর বিবর্তন যা অবিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্য পরিচালনা করে এবং বহু-মান বিশিষ্ট বৈশিষ্ট্যের দিকে পক্ষপাত এড়াতে লাভের অনুপাত ব্যবহার করে।
ব্যাগিং (বুটস্ট্র্যাপ অ্যাগ্রিগেটিং)
এনসেম্বল কৌশল যা বুটস্ট্র্যাপ সাব-স্যাম্পলে একাধিক মডেল তৈরি করে, র্যান্ডম ফরেস্টের ভিত্তি।
ফিচার ইম্পর্টেন্স
র্যান্ডম ফরেস্টে অশুদ্ধতা হ্রাস বা পারমুটেশন-ভিত্তিক ভেরিয়েবল গুরুত্ব মূল্যায়ন পদ্ধতি।
আউট-অফ-ব্যাগ এরর
বুটস্ট্র্যাপে প্রতিটি গাছের জন্য নির্বাচন না হওয়া নমুনা ব্যবহার করে ক্রস-ভ্যালিডেশন ছাড়া ত্রুটি অনুমান।
ট্রি প্রুনিং (এলাগাজ)
অতিরিক্ত শেখা এড়াতে গাছের জটিলতা কমানোর কৌশল (প্রি-প্রুনিং এবং পোস্ট-প্রুনিং)।
Gini Impurity
একটি নোডের অশুদ্ধতার পরিমাপ যা এলোমেলোভাবে নির্বাচিত একটি উপাদানের ভুল শ্রেণীবিভাগের সম্ভাবনা গণনা করে।
ইনফরমেশন গেইন এবং এনট্রপি
একটি পার্টিশনের পর এনট্রপি হ্রাস পরিমাপের উপর ভিত্তি করে তথ্য তত্ত্ব-ভিত্তিক বিভাজন মানদণ্ড।
এক্সট্রা-ট্রিস (এক্সট্রিমলি র্যান্ডমাইজড ট্রিস)
র্যান্ডম ফরেস্টের একটি বৈকল্পিক যা ভ্যারিয়েন্স আরও কমাতে বিভাজনের থ্রেশহোল্ড এলোমেলোভাবে নির্বাচন করে।
আইসোলেশন ফরেস্ট
সংক্ষিপ্ত গাছে পর্যবেক্ষণগুলিকে বিচ্ছিন্ন করে অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণে র্যান্ডম ফরেস্টের প্রয়োগ।
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড ট্রি
ক্রমিক এনসেম্বল পদ্ধতি যা পূর্ববর্তী মডেলের অবশিষ্ট ত্রুটিগুলি সংশোধন করতে গাছ তৈরি করে।