এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
বিভাগীয় বৈশিষ্ট্য বাইনারাইজেশন
CatBoost দ্বারা অপ্টিমাইজ করা বাইনারি বৈশিষ্ট্যে বিভাগীয় বৈশিষ্ট্য রূপান্তরের প্রক্রিয়া, যা মডেলের কার্যকারিতা উন্নত করে।
ভবিষ্যদ্বাণী সময় রূপান্তর
CatBoost-এ ভবিষ্যদ্বাণীর সময় বিভাগীয় বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রয়োগ করা রূপান্তর, যা প্রশিক্ষণের সাথে সামঞ্জস্য বজায় রাখে।
ন্যূনতম ভ্যারিয়েন্স স্যাম্পলিং
CatBoost-এ নমুনা নির্বাচনের কৌশল যা বিভাগীয় বৈশিষ্ট্যগুলির অনুমানের ভ্যারিয়েন্স হ্রাস করে মডেলের স্থিতিশীলতা উন্নত করে।
CatBoost শ্রেণীবদ্ধকারী
শ্রেণীবিভাগ সমস্যার জন্য CatBoost-এর নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন, Logloss বা MultiClass-এর মতো উপযুক্ত ক্ষতি ফাংশন দিয়ে অপ্টিমাইজ করা।
CatBoost রিগ্রেসর
রিগ্রেশন কাজের জন্য বিশেষায়িত CatBoost-এর সংস্করণ, অপ্টিমাইজেশনের জন্য RMSE বা MAE-এর মতো ক্ষতি ফাংশন ব্যবহার করে।
লোভী বিভাগীয় বিভাজন
CatBoost-এ বিভাগীয় বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য নোড বিভাজনের অ্যালগরিদম যা লাভ সর্বাধিক করার জন্য লোভীভাবে বিভাগগুলিকে একত্রিত করে।
এলোমেলো শক্তি
CatBoost প্যারামিটার যা বিভাজন নির্বাচনে এলোমেলোতার ডিগ্রি নিয়ন্ত্রণ করে, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং-এ স্টোকাস্টিক নিয়মিতকরণের অনুরূপ।