ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਡਿਫਾਲਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੈਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। VS Code ਵਿੱਚ Intellisense ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ML ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਅਪਨਾਓ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਨੋਟਬੁੱਕ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਕਿਉਂ ਕੁਝ ਬਦਲਾਅ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦਕਿ ਹੋਰ ਬਦਲਾਅ ਇਸਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਲਿਖੋ।
| ਮਾਪਦੰਡ | ਸ਼ਾਨਦਾਰ | ਯੋਗਯੋਗ | ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ |
|---|---|---|---|
| ਇੱਕ ਨੋਟਬੁੱਕ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਬਦਲੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟਬਾਕਸਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਸਮਝਾਏ ਗਏ ਹਨ | ਇੱਕ ਨੋਟਬੁੱਕ ਅਧੂਰੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਖਰਾਬ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ | ਇੱਕ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਇਹ ਖਰਾਬ ਹੈ |
ਅਸਵੀਕਰਤੀ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਯਤਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁੱਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਮੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।