এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
অশুদ্ধতা লাভ (Impurity Gain)
সিদ্ধান্ত বৃক্ষে চলক নির্বাচনের মানদণ্ড যা একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী একটি নোড বিভাজনের মাধ্যমে অশুদ্ধতা হ্রাস (যেমন: জিনি সূচক বা এনট্রপি) পরিমাপ করে।
জিনি গুরুত্ব (Gini Importance)
র্যান্ডম ফরেস্টের জন্য নির্দিষ্ট গুরুত্বের পরিমাপ, যা বন中的所有 গাছে একটি চলক দ্বারা আনা জিনি অশুদ্ধতার গড় হ্রাস হিসাবে গণনা করা হয়।
ফিচার পুনরাবৃত্তি (Feature Recursion)
বৃক্ষ-ভিত্তিক মডেলগুলিতে একটি ধারণা যেখানে একটি চলকের গুরুত্ব তার একাধিক গভীরতার স্তরে নির্বাচিত হওয়ার ক্ষমতা দ্বারা প্রভাবিত হয়, অন্যান্য চলক দ্বারা তৈরি সাব-ট্রিগুলিতেও।
ত্রুটি হ্রাস দ্বারা গুরুত্ব (Drop Column Importance)
গুরুত্ব মূল্যায়নের একটি পদ্ধতি যা একটি চলক সরানোর পরে মডেলটি পুনরায় প্রশিক্ষণ দিয়ে এবং রেফারেন্স সম্পূর্ণ মডেলের সাথে তুলনায় তার কর্মক্ষমতা অবনতি পরিমাপ করে।
SHAP মান (SHAP Value)
একটি পৃথক ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য SHAP পদ্ধতি দ্বারা একটি বৈশিষ্ট্যকে নির্ধারিত পরিমাণগত স্কোর, যা ডেটাসেটের গড় ভবিষ্যদ্বাণী এবং মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর মধ্যে পার্থক্যে তার প্রান্তিক অবদান প্রতিনিধিত্ব করে।
SHAP বল প্লট (SHAP Force Plot)
SHAP-এর জন্য নির্দিষ্ট ভিজ্যুয়ালাইজেশন যা দেখায় কীভাবে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের SHAP মান একটি একক পর্যবেক্ষণের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীকে বেসলাইন মান (গড়) থেকে চূড়ান্ত আউটপুট মানের দিকে ঠেলে দেয়।
গ্লোবাল বনাম লোকাল গুরুত্ব
ব্যাখ্যাযোগ্যতায় মৌলিক পার্থক্য যেখানে গ্লোবাল গুরুত্ব পুরো মডেলের উপর একটি চলকের প্রভাব মূল্যায়ন করে, যখন লোকাল গুরুত্ব একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য তার অবদান ব্যাখ্যা করে।
গুরুত্ব দ্বারা চলক নির্বাচন
ডাইমেনশনালিটি হ্রাসের প্রক্রিয়া যা অপ্রাসঙ্গিক বা অপ্রয়োজনীয় চলকগুলি দূর করতে বৈশিষ্ট্য গুরুত্ব স্কোর ব্যবহার করে, মডেলের কর্মক্ষমতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা উন্নত করার লক্ষ্যে।
ল্যাসো রিগ্রেশন সহগ
ভেরিয়েবল নির্বাচনের প্রসঙ্গে, ল্যাসো (লিস্ট অ্যাবসোলিউট শ্রিংকেজ অ্যান্ড সিলেকশন অপারেটর) মডেলের সহগগুলি গুরুত্বের সূচক হিসেবে কাজ করে, কারণ L1 পেনাল্টি কিছু সহগকে ঠিক শূন্যে কমিয়ে দিতে পারে, যার ফলে সংশ্লিষ্ট ভেরিয়েবলগুলি বাদ পড়ে যায়।
সারোগেট গুরুত্ব (সারোগেট ইম্পর্টেন্স)
ট্রি-ভিত্তিক মডেলগুলিতে গুরুত্ব মূল্যায়নের একটি পদ্ধতি যা একটি ভেরিয়েবলের প্রধান বিভাজন ভেরিয়েবলের বিকল্প হিসেবে (সারোগেট স্প্লিট) ডেটা বিভক্ত করার ক্ষমতা পরিমাপ করে, যা অপ্রয়োজনীয় কিন্তু প্রাসঙ্গিক তথ্য নির্দেশ করে।
সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ দ্বারা গুরুত্ব
একটি ভেরিয়েবলের গুরুত্ব মূল্যায়নের একটি পদ্ধতি যা তার মানের পরিবর্তন কীভাবে মডেলের আউটপুটকে প্রভাবিত করে তা বিশ্লেষণ করে, প্রায়শই আংশিক ডেরিভেটিভ গণনা বা মন্টে কার্লো সিমুলেশনের মাধ্যমে।