ML - EP 14 : मशीन लर्निंग मॉडल का प्रभावी मूल्यांकन
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ML - EP 14 : मशीन लर्निंग मॉडल का प्रभावी मूल्यांकन
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मशीन लर्निंग मॉडल के मूल्यांकन के महत्व पर प्रकाश डालता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से बढ़ते क्षेत्र में महत्वपूर्ण है। यह विभिन्न मूल्यांकन मेट्रिक्स जैसे कि सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल, F1-स्कोर और क्रॉस-वैलिडेशन की व्याख्या करता है। लेख यह समझने में मदद करता है कि प्रत्येक मीट्रिक का क्या अर्थ है, वे कब उपयोगी होते हैं, और मॉडल के प्रदर्शन का व्यापक विश्लेषण कैसे प्रदान करते हैं। यह विशेष रूप से असंतुलित डेटासेट में सटीकता की सीमाओं पर जोर देता है और बताता है कि सही मीट्रिक का चयन कैसे किया जाए। अंततः, यह मॉडल की सफलता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए प्रभावी मूल्यांकन को एक महत्वपूर्ण कदम के रूप में स्थापित करता है।
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