একটি মেশিন লার্নিং (ML) মডেলের স্বাস্থ্য তার ডেটা দ্বারা নির্ধারিত হয়। আপনার মডেলকে স্বাস্থ্যকর ডেটা খাওয়ান এবং এটি উন্নতি করবে; আপনার মডেল জাঙ্ক ফিড এবং এর ভবিষ্যদ্বাণী মূল্যহীন হবে.
সংখ্যাসূচক ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন:
- মনে রাখবেন যে আপনার ML মডেল ফিচার ভেক্টরের ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, ডেটাসেটের ডেটার সাথে নয়৷
- সর্বাধিক সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্য স্বাভাবিক করুন .
- আপনার প্রথম স্বাভাবিকীকরণ কৌশল সফল না হলে, আপনার ডেটা স্বাভাবিক করার জন্য একটি ভিন্ন উপায় বিবেচনা করুন।
- বিনিং , বাকেটিং হিসাবেও উল্লেখ করা হয়, কখনও কখনও স্বাভাবিক করার চেয়ে ভাল।
- আপনার ডেটা কেমন হওয়া উচিত তা বিবেচনা করে, সেই প্রত্যাশাগুলি যাচাই করতে যাচাইকরণ পরীক্ষা লিখুন। যেমন:
- অক্ষাংশের পরম মান কখনই 90 এর বেশি হওয়া উচিত নয়। আপনার ডেটাতে 90 এর বেশি অক্ষাংশের মান উপস্থিত হয় কিনা তা পরীক্ষা করতে আপনি একটি পরীক্ষা লিখতে পারেন।
- যদি আপনার ডেটা ফ্লোরিডা রাজ্যের মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকে, তাহলে আপনি পরীক্ষা লিখতে পারেন যে অক্ষাংশগুলি 24 থেকে 31 এর মধ্যে পড়ে, অন্তর্ভুক্ত।
- স্ক্যাটার প্লট এবং হিস্টোগ্রাম দিয়ে আপনার ডেটা কল্পনা করুন। অসঙ্গতি জন্য দেখুন.
- শুধুমাত্র সমগ্র ডেটাসেট নয়, ডেটাসেটের ছোট উপসেটের উপরও পরিসংখ্যান সংগ্রহ করুন। এর কারণ সামগ্রিক পরিসংখ্যান কখনও কখনও ডেটাসেটের ছোট অংশে সমস্যাগুলিকে অস্পষ্ট করে।
- আপনার সমস্ত ডেটা রূপান্তর নথিভুক্ত করুন।
ডেটা আপনার সবচেয়ে মূল্যবান সম্পদ, তাই এটি যত্ন সহকারে ব্যবহার করুন।
অতিরিক্ত তথ্য
- মেশিন লার্নিং গাইডের নিয়মে একটি মূল্যবান বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল বিভাগ রয়েছে।
এরপর কি
এই মডিউলটি শেষ করার জন্য অভিনন্দন!
আমরা আপনাকে আপনার নিজস্ব গতি এবং আগ্রহে বিভিন্ন MLCC মডিউলগুলি অন্বেষণ করতে উত্সাহিত করি৷ আপনি যদি একটি প্রস্তাবিত আদেশ অনুসরণ করতে চান, তাহলে আমরা আপনাকে নিম্নলিখিত মডিউলে যাওয়ার পরামর্শ দিই: শ্রেণীবদ্ধ ডেটার প্রতিনিধিত্ব করা ।