এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ফিল্টার পদ্ধতি
শিক্ষণ মডেল থেকে স্বাধীন পরিসংখ্যানিক পরিমাপের উপর ভিত্তি করে চলক নির্বাচনের পদ্ধতি, যা মডেলিংয়ের আগে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে পৃথকভাবে মূল্যায়ন করে।
ল্যাসো
একটি নিয়মিতকরণ পদ্ধতি যা রৈখিক রিগ্রেশনকে L1 জরিমানার সাথে সংযুক্ত করে, স্বয়ংক্রিয় চলক নির্বাচন করার জন্য নির্দিষ্ট সহগগুলিকে শূন্যে বাধ্য করে।
ক্রমিক সামনে নির্বাচন
একটি লোভী পদ্ধতি যা পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে সেই চলকটি যোগ করে যা মডেলের কার্যকারিতা সবচেয়ে বেশি উন্নত করে, যতক্ষণ না নতুন চলক যোগ করা ফলাফলগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে।
ক্রমিক পিছনে বর্জন
একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতি যা সমস্ত চলকের সম্পূর্ণ সেট থেকে শুরু করে এবং ধীরে ধীরে কম গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বাদ দেয় যতক্ষণ না সর্বোত্তম উপসেটে পৌঁছানো যায়।
স্থিতিশীলতা নির্বাচন
একটি শক্তিশালী নির্বাচন পদ্ধতি যা বারবার উপ-নমুনা নেয় এবং স্থিতিশীল ও পুনরুৎপাদনযোগ্য চলকগুলি সনাক্ত করার জন্য একটি নির্বাচন অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে।
এমআরএমআর
ন্যূনতম অপ্রয়োজনীয়তা সর্বোচ্চ প্রাসঙ্গিকতা, একটি নির্বাচন মানদণ্ড যা লক্ষ্যের সাথে চলকগুলির প্রাসঙ্গিকতা সর্বাধিক করার সময় চলকগুলির মধ্যে অপ্রয়োজনীয়তা কমাতে চেষ্টা করে।