এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
টেম্পোরাল ক্রস-ভ্যালিডেশন
সময় সিরিজ ডেটার জন্য বিশেষ মূল্যায়ন পদ্ধতি যা কালানুক্রমিক ক্রমকে সম্মান করে, ভবিষ্যতের ডেটা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অতীতের ডেটা ব্যবহার করে। সময় সিরিজ এবং পূর্বাভাসে টেম্পোরাল ইনফরমেশন লিক এড়াতে অপরিহার্য।
গ্রুপ ক্রস-ভ্যালিডেশন
এমন একটি কৌশল যা নিশ্চিত করে যে একই গ্রুপের পর্যবেক্ষণগুলি কখনই একই সাথে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা পার্টিশনে থাকে না। যখন ডেটাতে পুনরাবৃত্তিমূলক পরিমাপ বা শ্রেণিবদ্ধ ডেটার মতো ইন্ট্রা-গ্রুপ পারস্পরিক সম্পর্ক কাঠামো থাকে তখন এটি অপরিহার্য।
AUC (এরিয়া আন্ডার কার্ভ)
পারফরম্যান্সের একটি সমষ্টিগত পরিমাপ যা ROC কার্ভের নিচের এলাকা হিসাবে গণনা করা হয়, 0 থেকে 1 পর্যন্ত পরিবর্তিত হয় যেখানে 1 নিখুঁত শ্রেণিবিন্যাসের প্রতিনিধিত্ব করে। শ্রেণিবিন্যাস থ্রেশহোল্ড থেকে স্বাধীনভাবে মডেলের বৈষম্যমূলক ক্ষমতার একটি শক্তিশালী সূচক।
ব্রায়ার স্কোর
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সম্ভাব্যতার মূল্যায়ন মেট্রিক যা পূর্বাভাসিত সম্ভাবনা এবং পর্যবেক্ষিত ফলাফলের মধ্যে পার্থক্যের বর্গের গড় হিসাবে গণনা করা হয়। শুধুমাত্র বৈষম্যের পরিবর্তে সম্ভাব্য মডেলগুলির ক্যালিব্রেশন মূল্যায়নের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী।
মন্টে কার্লো ক্রস-ভ্যালিডেশন
একটি পুনরাবৃত্তিমূলক মূল্যায়ন পদ্ধতি যা প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে এলোমেলোভাবে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা পার্টিশন তৈরি করে, নিয়ন্ত্রিত ওভারল্যাপ সহ অনুমান সক্ষম করে। পার্টিশনের আকারে নমনীয়তা প্রদান করে কিন্তু পক্ষপাত প্রবর্তন করতে পারে।