মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সেরা শ্রেণিবিন্যাস মডেল বেছে নেওয়া
- সমর্থন ভেক্টর মেশিন (SVM) সবচেয়ে ভালো কাজ করে যখন আপনার ডেটার ঠিক দুটি ক্লাস থাকে। …
- k- নিকটতম প্রতিবেশী (kNN) ডেটা নিয়ে কাজ করে, যেখানে নতুন ডেটার প্রবর্তন একটি বিভাগে বরাদ্দ করা হয়৷
কোনটি সেরা ক্লাসিফায়ার অ্যালগরিদম?
উপরের বিবৃতিটি অর্জন করতে আপনাকে একাধিক অ্যালগরিদম চেষ্টা করতে হবে যেমন SVM KNN NN DNN RNN ইত্যাদি। একটি শ্রেণিবিন্যাস কাজের জন্য সর্বোত্তম অ্যালগরিদম যেকোনো কিছু হতে পারে যেমন Naive-Bayes, লজিস্টিক রিগ্রেশন, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, ডিসিশন ট্রি, র্যান্ডম ফরেস্ট বা নিউরাল নেটওয়ার্ক।
আমি কীভাবে একটি মেশিন লার্নিং ক্লাসিফায়ার বেছে নেব?
সঠিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বেছে নেওয়ার জন্য একটি সহজ নির্দেশিকা
- প্রশিক্ষণ ডেটার আকার। নির্ভরযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী পেতে সাধারণত প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করার পরামর্শ দেওয়া হয়। …
- আউটপুটের যথার্থতা এবং/অথবা ব্যাখ্যাযোগ্যতা। …
- গতি বা প্রশিক্ষণের সময়। …
- রৈখিকতা। …
- বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা।
মেশিন লার্নিং এর ক্লাসিফায়ার কি?
মেশিন লার্নিংয়ের একটি শ্রেণীবদ্ধকারী হল একটি অ্যালগরিদম যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে এক বা একাধিক "ক্লাস" এর একটি সেটে ডেটা অর্ডার বা শ্রেণীবদ্ধ করে। সবচেয়ে সাধারণ উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হল একটি ইমেল ক্লাসিফায়ার যা ইমেলগুলিকে ক্লাস লেবেল দ্বারা ফিল্টার করতে স্ক্যান করে: স্প্যাম বা স্প্যাম নয়৷
মেশিন লার্নিং-এ শ্রেণীবিভাগের জন্য কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়?
সিদ্ধান্তের গাছ . ডিসিশন ট্রি সবচেয়ে জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে একটি। এগুলি শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন সমস্যা উভয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়৷
