এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
MSE (গড় বর্গ ত্রুটি)
মডেল মূল্যায়নে ছোট ত্রুটির তুলনায় বড় ত্রুটিকে বেশি শাস্তি দিয়ে ত্রুটির বর্গের গড় গণনা করে এমন মেট্রিক।
RMSE (মূল গড় বর্গ ত্রুটি)
MSE-এর বর্গমূল, লক্ষ্য ভেরিয়েবলের একই ইউনিটে ত্রুটি পরিমাপ প্রদান করার পাশাপাশি বড় ত্রুটির শাস্তি বজায় রাখে।
R² (নির্ধারণ সহগ)
মডেল দ্বারা ব্যাখ্যা করা লক্ষ্য ভেরিয়েবলের ভ্যারিয়েন্সের অনুপাত পরিমাপকারী পরিসংখ্যানগত সূচক, 0 থেকে 1 পর্যন্ত পরিবর্তিত হয় (বা খুব দুর্বল মডেলের জন্য নেতিবাচক)।
MAPE (গড় পরম শতাংশ ত্রুটি)
প্রকৃত মানের শতাংশ হিসাবে গড় ত্রুটি প্রকাশকারী মেট্রিক, ব্যাখ্যা এবং মডেল বা ডেটাসেটের মধ্যে তুলনা সহজতর করে।
RMSLE (মূল গড় বর্গ লগারিদমিক ত্রুটি)
মানের লগারিদমে প্রয়োগকৃত RMSE-এর বৈকল্পিক, বিশেষভাবে সূচকীয় বন্টন সহ ডেটা বা আউটলিয়ারগুলির প্রভাব হ্রাস করার জন্য উপযুক্ত।
MedAE (মাধ্যমিক পরম ত্রুটি)
পরম ত্রুটির মধ্যমা, গড় ব্যবহারকারী MAE-এর বিপরীতে আউটলিয়ারগুলির প্রতি শক্তিশালী পরিমাপ প্রদান করে।
ব্যাখ্যাযুক্ত ভ্যারিয়েন্স স্কোর
মডেল দ্বারা ব্যাখ্যা করা ডেটার ভ্যারিয়েন্সের অনুপাত মূল্যায়নকারী মেট্রিক, R²-এর অনুরূপ কিন্তু পূর্বাভাসের পক্ষপাতের উপর কোন বাধা ছাড়াই।
গড় বর্গ লগারিদমিক ত্রুটি (MSLE)
লগারিদমিক ত্রুটির বর্গের গড় গণনা করে এমন মেট্রিক, যেখানে আপেক্ষিক ত্রুটিগুলি পরম ত্রুটির চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ এমন পূর্বাভাসের জন্য আদর্শ।
কোয়ান্টাইল লস
কন্ডিশনাল ডিস্ট্রিবিউশনের নির্দিষ্ট কোয়ান্টাইলগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত অ্যাসিমেট্রিক লস ফাংশন, যা আন্ডারএস্টিমেশন এবং ওভারএস্টিমেশনকে ভিন্নভাবে শাস্তি দেয়।
গড় পরম স্কেলড ত্রুটি (MASE)
একটি আপেক্ষিক মেট্রিক যা মডেলের গড় পরম ত্রুটিকে একটি রেফারেন্স নাইভ পদ্ধতির সাথে তুলনা করে, যা ডেটার স্কেল থেকে স্বাধীন।
এসএমএপিই (সিমেট্রিক গড় পরম পার্সেন্টেজ ত্রুটি)
এমএপিই-এর একটি সিমেট্রিক বৈকল্পিক যা শূন্য দ্বারা বিভাজনের সমস্যা এড়ায় এবং ওভারএস্টিমেশন ও আন্ডারএস্টিমেশনের মধ্যে আরও ভাল ভারসাম্য প্রদান করে।
গড় বায়াস ত্রুটি (MBE)
একটি মেট্রিক যা নন-এবসলিউট ত্রুটিগুলির গড় গণনা করে মডেলের সিস্টেম্যাটিক বায়াস পরিমাপ করে, যা নির্দেশ করে যে মডেলটি ওভারএস্টিমেট না আন্ডারএস্টিমেট করার প্রবণতা রাখে।
আপেক্ষিক পরম ত্রুটি (RAE)
একটি নরমালাইজড মেট্রিক যা মডেলের মোট পরম ত্রুটিকে একটি নাইভ প্রেডিক্টরের সাথে তুলনা করে, একটি ইউনিটহীন অনুপাত হিসাবে প্রকাশিত।
রুট রিলেটিভ স্কোয়ার্ড ত্রুটি (RRSE)
রিলেটিভ স্কোয়ার্ড এররের বর্গমূল, যা একটি সাধারণ রেফারেন্স মডেলের ত্রুটির সাথে তুলনা করে আরএমএসইকে নরমালাইজ করে।
থেইল'স ইউ কোএফিশিয়েন্ট
একটি তুলনামূলক ফোরকাস্টিং মেট্রিক যা একটি নাইভ ফোরকাস্টের তুলনায় মডেলের আপেক্ষিক পারফরম্যান্স পরিমাপ করে, যেখানে U=0 একটি নিখুঁত প্রেডিকশন নির্দেশ করে।
নাশ-সাটক্লিফ এফিসিয়েন্সি (NSE)
-∞ থেকে 1 পর্যন্ত পরিবর্তিত একটি দক্ষতা সহগ, যা পর্যবেক্ষণের গড়ের তুলনায় পর্যবেক্ষিত মানগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মডেলের ক্ষমতা পরিমাপ করে।
গড় দিকনির্দেশক নির্ভুলতা (এমডিএ)
পরপর পর্যবেক্ষণের মধ্যে পরিবর্তনের দিক সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মডেলের ক্ষমতা মূল্যায়নকারী মেট্রিক, যা আর্থিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
সংশোধিত আর²
আর²-এর একটি পরিবর্তিত সংস্করণ যা মডেলে পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবলের সংখ্যার সাথে সামঞ্জস্য রেখে স্কোর সামঞ্জস্য করে, ভেরিয়েবল যোগ করার সময় কৃত্রিমভাবে অতিমূল্যায়ন এড়ায়।