ಈ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ ಸೆಟ್ ಆಗಿರುವ ಅನೇಕ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳಿವೆ. VS ಕೋಡ್ನ ಇಂಟೆಲಿಸೆನ್ಸ್ ನಿಮಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ML ವರ್ಗೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮಾಡಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮರುಶಿಕ್ಷಣ ಮಾಡಿ. ಕೆಲವು ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಏಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇತರವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಹಾಳುಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ನೋಟ್ಬುಕ್ ರಚಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ವಿವರವಾಗಿ ಬರೆಯಿರಿ.
| ಮಾನದಂಡಗಳು | ಉದಾಹರಣೀಯ | ತೃಪ್ತಿಕರ | ಸುಧಾರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ |
|---|---|---|---|
| ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರಿಯೊಂದಿಗೆ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮಾಡಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯಪೆಟ್ಟಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ | ಭಾಗಶಃ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಸರಿಯಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ | ನೋಟ್ಬುಕ್ ದೋಷಪೂರಿತ ಅಥವಾ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದೆ |
ಅಸ್ವೀಕಾರ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.