কোর্সের সারাংশ

কোর্সে আপনি যা শিখেছেন তার একটি দ্রুত সারাংশ এখানে দেওয়া হল:

  • একটি সিদ্ধান্ত গাছ হল একটি মডেল যা একটি গাছের আকারে শ্রেণিবদ্ধভাবে সংগঠিত শর্তগুলির একটি সংগ্রহের সমন্বয়ে গঠিত। শর্তগুলি বিভিন্ন বিভাগে পড়ে:
  • একটি সিদ্ধান্ত গাছ প্রশিক্ষণ প্রতিটি নোডে সর্বোত্তম অবস্থা অনুসন্ধান জড়িত. স্প্লিটার রুটিন সর্বোত্তম অবস্থা নির্ধারণ করতে তথ্য লাভ বা জিনির মতো মেট্রিক্স ব্যবহার করে।
  • ডিসিশন ফরেস্ট হল একাধিক ডিসিশন ট্রি দিয়ে তৈরি একটি মোড। একটি সিদ্ধান্ত বনের ভবিষ্যদ্বাণী হল তার সিদ্ধান্ত গাছের ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সমষ্টি।
  • একটি এলোমেলো বন হল সিদ্ধান্ত গাছের একটি সংকলন যেখানে প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছ একটি নির্দিষ্ট এলোমেলো শব্দের সাথে প্রশিক্ষিত হয়।
  • ব্যাগিং এমন একটি কৌশল যেখানে এলোমেলো বনের প্রতিটি সিদ্ধান্ত গাছকে একটি ভিন্ন উপসেটের উদাহরণের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
  • এলোমেলো বনের জন্য একটি বৈধতা ডেটাসেটের প্রয়োজন হয় না। পরিবর্তে, বেশিরভাগ এলোমেলো বন মডেলের গুণমান মূল্যায়নের জন্য আউট-অফ-ব্যাগ-মূল্যায়ন নামে একটি কৌশল ব্যবহার করে।
  • গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড (সিদ্ধান্ত) গাছ হল এক ধরনের সিদ্ধান্ত বন যা ইনপুট সিদ্ধান্ত গাছ থেকে পুনরাবৃত্তিমূলক সমন্বয়ের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত। সংকোচন নামক একটি মান নিয়ন্ত্রণ করে যে হারে একটি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড (সিদ্ধান্ত) গাছ শেখে এবং এটি যে মাত্রায় ওভারফিট হতে পারে।

তথ্যসূত্র

পূর্ববর্তী
ওভারফিটিং এবং নিয়মিতকরণ