यी क्लासिफायरहरूसँग काम गर्दा धेरै प्यारामिटरहरू डिफल्ट रूपमा सेट गरिएका हुन्छन्। VS Code मा रहेको Intellisense ले तपाईंलाई तिनीहरूमा गहिराइमा जान मद्दत गर्न सक्छ। यस पाठमा दिइएको कुनै एक ML वर्गीकरण प्रविधि अपनाउनुहोस् र विभिन्न प्यारामिटर मानहरू परिमार्जन गर्दै मोडेलहरू पुनः प्रशिक्षण गर्नुहोस्। किन केही परिवर्तनहरूले मोडेलको गुणस्तर सुधार गर्छन् र किन केहीले बिगार्छन् भन्ने कुरा व्याख्या गर्दै एउटा नोटबुक तयार गर्नुहोस्। तपाईंको उत्तरमा विस्तृत हुनुहोस्।
| मापदण्ड | उत्कृष्ट | पर्याप्त | सुधार आवश्यक |
|---|---|---|---|
| एउटा नोटबुक प्रस्तुत गरिएको छ जसमा पूर्ण रूपमा क्लासिफायर निर्माण गरिएको छ र यसको प्यारामिटरहरू परिमार्जन गरिएका छन् र परिवर्तनहरू पाठ बक्सहरूमा व्याख्या गरिएका छन् | एउटा नोटबुक आंशिक रूपमा प्रस्तुत गरिएको छ वा कमजोर व्याख्या गरिएको छ | एउटा नोटबुक त्रुटिपूर्ण वा दोषपूर्ण छ |
अस्वीकरण:
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।