সুচিপত্র:
ভিডিও: সিদ্ধান্ত গাছ শিক্ষার জন্য কোন ধরনের সমস্যা সবচেয়ে উপযুক্ত?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
যথাযথ সমস্যা জন্য ডিসিশন ট্রি লার্নিং
সিদ্ধান্ত গাছ শিক্ষা সাধারণত হয় উপযুক্ত প্রতি সমস্যা নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য সহ: দৃষ্টান্তগুলি বৈশিষ্ট্য-মান জোড়া দ্বারা উপস্থাপিত হয়। বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সীমাবদ্ধ তালিকা রয়েছে (যেমন চুলের রঙ) এবং প্রতিটি উদাহরণ সেই বৈশিষ্ট্যের জন্য একটি মান সঞ্চয় করে (যেমন স্বর্ণকেশী)
তারপর, সিদ্ধান্ত গাছ শিক্ষার সমস্যা কি?
শেখার সিদ্ধান্ত গাছের ব্যবহারিক সমস্যাগুলির মধ্যে রয়েছে:
- সিদ্ধান্ত গাছটি কতটা গভীরভাবে বাড়াতে হবে তা নির্ধারণ করা।
- ক্রমাগত বৈশিষ্ট্যগুলি পরিচালনা করা।
- একটি উপযুক্ত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পরিমাপ নির্বাচন করা।
- অনুপস্থিত বৈশিষ্ট্য মান সহ প্রশিক্ষণ ডেটা পরিচালনা করা।
- বিভিন্ন খরচের সাথে বৈশিষ্ট্যগুলি পরিচালনা করা।
কেউ প্রশ্ন করতে পারে, মেশিন লার্নিংয়ে সিদ্ধান্ত গাছের ব্যবহার কী? সিদ্ধান্ত গাছ একটি অ-প্যারামেট্রিক তত্ত্বাবধান করা হয় শেখার পদ্ধতি ব্যবহৃত উভয় জন্য শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন কাজ. লক্ষ্য হল একটি মডেল তৈরি করা যা দ্বারা একটি লক্ষ্য ভেরিয়েবলের মান পূর্বাভাস দেয় শেখার সহজ সিদ্ধান্ত ডেটা বৈশিষ্ট্য থেকে অনুমানকৃত নিয়ম।
এভাবে সিদ্ধান্ত গাছের সুবিধা-অসুবিধা কী?
সুবিধাগুলি এবং অসুবিধাগুলি বোঝা এবং ব্যাখ্যা করা সহজ. মানুষ বুঝতে সক্ষম হয় সিদ্ধান্ত গাছ একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা পরে মডেল. সামান্য হার্ড ডেটার সাথেও মান আছে।
সিদ্ধান্ত গাছ এবং উদাহরণ কি?
সিদ্ধান্ত গাছ হল এক ধরনের সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং (অর্থাৎ আপনি ব্যাখ্যা করেন যে ইনপুট কী এবং ট্রেনিং ডেটাতে সংশ্লিষ্ট আউটপুট কী) যেখানে ডেটা একটি নির্দিষ্ট প্যারামিটার অনুযায়ী ক্রমাগত বিভক্ত হয়। একটি উদাহরণ এর a সিদ্ধান্ত গাছ উপরের বাইনারি ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে গাছ.
প্রস্তাবিত:
সফ্টওয়্যার বিকাশের জন্য কোন মডেলটি সবচেয়ে উপযুক্ত?
SCRUM হল সবচেয়ে ব্যাপকভাবে পছন্দের চটপটে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট পদ্ধতি। (অনুরূপভাবে, KANBAN হল একটি প্রক্রিয়া যা দলগুলিকে সহযোগিতা করতে এবং কার্যকরভাবে কাজ করতে সাহায্য করে।) মূলত, এই চমৎকার উন্নয়ন সেইসব উন্নয়ন প্রকল্পগুলির জন্য উপযুক্ত যা ক্রমাগত পরিবর্তনশীল বা অত্যন্ত উন্নয়নশীল প্রয়োজনীয়তা রয়েছে
প্রবণতা পর্যবেক্ষণের জন্য কোন ধরনের গ্রাফ বেশি উপযুক্ত?
বার চার্ট তুলনা করার জন্য ভাল, যখন লাইন চার্ট প্রবণতার জন্য ভাল কাজ করে। স্ক্যাটার প্লট চার্টগুলি সম্পর্ক এবং বিতরণের জন্য ভাল, তবে পাই চার্টগুলি শুধুমাত্র সাধারণ রচনাগুলির জন্য ব্যবহার করা উচিত - তুলনা বা বিতরণের জন্য কখনই নয়
কিভাবে সিদ্ধান্ত গাছ বিভক্ত করার সিদ্ধান্ত নেয়?
ডিসিশন ট্রি একটি নোডকে দুই বা ততোধিক সাব-নোডে বিভক্ত করার সিদ্ধান্ত নিতে একাধিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। অন্য কথায়, আমরা বলতে পারি যে লক্ষ্য পরিবর্তনশীলের সাথে নোডের বিশুদ্ধতা বৃদ্ধি পায়। ডিসিশন ট্রি সমস্ত উপলব্ধ ভেরিয়েবলে নোডগুলিকে বিভক্ত করে এবং তারপরে বিভক্ত নির্বাচন করে যার ফলে বেশিরভাগ সমজাতীয় সাব-নোড হয়
কোন AWS স্টোরেজ পরিষেবাটি দীর্ঘ সময়ের জন্য ডেটা ব্যাকআপ করার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত?
Amazon S3 Glacier হল একটি নিরাপদ, টেকসই, এবং অত্যন্ত কম খরচের ক্লাউড স্টোরেজ পরিষেবা যা ডেটা সংরক্ষণাগার এবং দীর্ঘমেয়াদী ব্যাকআপের জন্য। গ্রাহকরা প্রতি মাসে প্রতি গিগাবাইটে 0.004 ডলারের মতো বড় বা ছোট পরিমাণ ডেটা নির্ভরযোগ্যভাবে সঞ্চয় করতে পারে, যা অন-প্রিমিসেস সমাধানের তুলনায় একটি উল্লেখযোগ্য সঞ্চয়।
কোন ডেটা টাইপ একটি পাসওয়ার্ড ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত?
স্ট্রিং ডেটা টাইপ একটি পাসওয়ার্ড ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত