এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
বৈশিষ্ট্যের এলোমেলো নির্বাচন
র্যান্ডম ফরেস্টে প্রবর্তিত একটি কৌশল যেখানে প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছের প্রতিটি বিভাজনে বৈশিষ্ট্যগুলোর একটি এলোমেলো উপসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যা গাছগুলোর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক হ্রাস করে এবং সাধারণীকরণ উন্নত করে।
বৈশিষ্ট্যের গুরুত্ব
র্যান্ডম ফরেস্টে গণনা করা একটি মেট্রিক যা মডেলের নির্ভুলতায় প্রতিটি ভেরিয়েবলের অবদান মূল্যায়ন করে, সাধারণত অশুদ্ধতার গড় হ্রাস (জিনি বা এনট্রপি) বা ভেরিয়েবল পারমুট করা হলে OOB ত্রুটির বৃদ্ধি দ্বারা পরিমাপ করা হয়।
সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোট দ্বারা সমষ্টি
শ্রেণীবিভাগ সমস্যার জন্য সমষ্টি পদ্ধতি যেখানে এনসেম্বলের চূড়ান্ত পূর্বাভাস হল সেই শ্রেণী যা বেস মডেলগুলোর পৃথক পূর্বাভাসের মধ্যে সবচেয়ে বেশি ভোট পায়।
চরম এলোমেলো গাছের বন
র্যান্ডম ফরেস্টের একটি বৈকল্পিক যা সর্বোত্তম থ্রেশহোল্ড খোঁজার পরিবর্তে সম্পূর্ণ এলোমেলোভাবে বৈশিষ্ট্য বিভাজনের থ্রেশহোল্ড নির্বাচন করে আরও র্যান্ডমাইজেশন প্রবর্তন করে, পক্ষপাত এবং প্রকরণ হ্রাস করে।
পর্যবেক্ষণের মধ্যে সান্নিধ্য
র্যান্ডম ফরেস্টে গণনা করা সাদৃশ্য ম্যাট্রিক্স যা বনের সমস্ত গাছ জুড়ে দুটি পর্যবেক্ষণ কতবার একই টার্মিনাল পাতায় শেষ হয় তা গণনা করে, যা অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ বা ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।