এআই গ্লসারি

📖

শব্দ

Précision (Precision)

সঠিক পূর্বাভাস এবং মোট ইতিবাচক পূর্বাভাসের অনুপাত পরিমাপকারী মেট্রিক, যা মডেলের ইতিবাচক পূর্বাভাসের নির্ভরযোগ্যতা নির্দেশ করে।

📖

শব্দ

Accuracy

মোট পূর্বাভাসের মধ্যে সঠিক পূর্বাভাসের অনুপাত, যা সামগ্রিক কর্মক্ষমতা পরিমাপ করে কিন্তু ভারসাম্যহীন ক্লাসের ক্ষেত্রে বিভ্রান্তিকর হতে পারে।

📖

শব্দ

Spécificité

সত্য নেগেটিভের হার, যা মডেলের নেগেটিভ ইনস্ট্যান্সগুলিকে সঠিকভাবে চিহ্নিত করার ক্ষমতা পরিমাপ করে, এবং এটি রিকলের পরিপূরক।

📖

শব্দ

AUC-ROC

ROC বক্ররেখার নিচের ক্ষেত্রফল, যা শ্রেণীবিভাগের থ্রেশহোল্ডের উপর নির্ভর না করে মডেলের বিচারকারী ক্ষমতা মূল্যায়ন করে, যেখানে 1 নিখুঁত কর্মক্ষমতা প্রতিনিধিত্ব করে।

📖

শব্দ

Matthews Correlation Coefficient (MCC)

পর্যবেক্ষণ এবং বাইনারি পূর্বাভাসের মধ্যে সম্পর্কের সহগ, যা অত্যন্ত ভারসাম্যহীন ক্লাস থাকলেও একটি ভারসাম্যপূর্ণ পরিমাপ প্রদান করে।

📖

শব্দ

Log Loss

একটি ক্ষতি ফাংশন যা পূর্বাভাসিত সম্ভাবনা এবং প্রকৃত লেবেলের মধ্যে বিচ্যুতি পরিমাপ করে, এবং আত্মবিশ্বাসী কিন্তু ভুল পূর্বাভাসগুলিকে শাস্তি দেয়।

📖

শব্দ

Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

প্রকৃত মানের শতাংশে প্রকাশিত পরম ত্রুটিগুলির গড়, যা পূর্বাভাসের ত্রুটির আপেক্ষিক ব্যাখ্যা সহজ করে।

📖

শব্দ

Cohen's Kappa

পূর্বাভাস এবং প্রকৃত পর্যবেক্ষণের মধ্যে চুক্তির একটি পরিমাপ, যা এলোমেলোভাবে হওয়া সম্পর্কের জন্য সংশোধন করে, এবং বহু-শ্রেণী শ্রেণীবিভাগে বিশেষভাবে উপযোগী।

📖

শব্দ

প্রেসিশন-রিকল কার্ভের নিচের এলাকা (AUC-PR)

প্রেসিশন-রিকল কার্ভের নিচের এলাকা, যা পারফরম্যান্সের একটি সামগ্রিক পরিমাপ প্রদান করে, বিশেষ করে ভারসাম্যহীন ক্লাসযুক্ত সমস্যাগুলির জন্য উপযুক্ত।